Группировка TA558 разослала 76 000 фишинговых писем за один день

Группировка TA558 разослала 76 000 фишинговых писем за один день

Группировка TA558 разослала 76 000 фишинговых писем за один день

Новая крупномасштабная фишинговая атака, организованная группировкой TA558, прошла 27 января и затронула российские и белорусские компании, работающие в сферах финансов, логистики, строительства, туризма и промышленности.

По данным аналитиков F.A.C.C.T., за один день злоумышленники с помощью специализированного программного обеспечения разослали фишинговые письма более чем 76 000 адресатам в 112 странах.

 

Письма содержали вложение, при открытии которого загружался и запускался RTF-документ, использующий уязвимость CVE-2017-11882. Этот документ загружал и активировал HTA-файл с обфусцированным VBS-сценарием, который, в свою очередь, устанавливал программу удаленного доступа Remcos RAT.

Данный софт позволяет злоумышленникам полностью контролировать устройство жертвы.

 

Группировка TA558 действует как минимум с 2018 года. В 2024 году аналитики F.A.C.C.T. Threat Intelligence зафиксировали более тысячи фишинговых кампаний, направленных на предприятия, госучреждения и банки в России и Беларуси.

Основная цель атак — кража данных и получение доступа к внутренним системам организаций. TA558 применяет многоэтапные схемы фишинга и активно использует методы социальной инженерии.

Весной 2024 года мы писали о волне атак TA558, в которых вредоносный код прятался в графическом изображении (стеганография). Кампанию назвали SteganoAmor.

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