Вредонос Winos 4.0 атакует геймеров под видом оптимизаторов

Вредонос Winos 4.0 атакует геймеров под видом оптимизаторов

Вредонос Winos 4.0 атакует геймеров под видом оптимизаторов

Сложный вредоносный фреймворк Winos участвует в новой кампании, нацеленной на геймеров. Чтобы подцепить любителей видеоигр на крючок, Winos подсовывается под видом различных софтовых оптимизаторов и ускорителей.

О новых атаках специалисты Fortinet FortiGuard Labs рассказывают в недавно опубликованном отчёте:

«Winos 4.0 представляет собой сложный вредоносный фреймворк с богатым набором функциональных возможностей и стабильной архитектурой. Авторы вредоноса взяли за основу Gh0st RAT, поэтому Winos 4.0 включает несколько модульных компонентов, каждый из которых выполняет свою функцию».

Операторы распространяют зловред через различные социальные сети и мессенджеры, в числе которых есть Telegram. Как только пользователь запустит полученное приложение, вредонос попытается получить файл в формате BMP с удалённого сервера — ad59t82g[.]com. Далее этот файл декодируется в DLL.

 

Задача библиотеки — обеспечить среду для выполнения Winos, что включает скачивание трёх файлов (тянутся с того же сервера): t3d.tmp, t4d.tmp и t5d.tmp. Первые два распаковываются для извлечения исполняшки u72kOdQ.exe и ещё трёх DLL, среди которых можно обнаружить libcef.dll.

Вредонос по TCP связывается с командным сервером, расположенным по адресу 202.79.173[.]4, и получает ещё одну DLL.

На заражённом устройстве Winos может собирать системную информацию, копировать содержимое буфера обмена, извлекать данные криптовалютных кошельков.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru