Группа Bloody Wolf теперь атакует СНГ с помощью NetSupport RAT

Группа Bloody Wolf теперь атакует СНГ с помощью NetSupport RAT

Группа Bloody Wolf теперь атакует СНГ с помощью NetSupport RAT

В 2024 году финансово мотивированная группировка Bloody Wolf провела вредоносные рассылки на адреса российских и казахских компаний. Чтобы повысить успешность атак, группа вместо трояна STRRAT стала использовать легитимный инструмент удаленного доступа NetSupport.

На настоящий момент злоумышленникам, по данным BI.ZONE, удалось получить доступ к сетям более 400 бизнес-структур. Список жертв разнообразен, среди них числятся финансовые институты, ретейлеры, транспортные, логистические, ИТ-компании.

Поддельные письма Bloody Wolf оформлены как официальное уведомление о привлечении к ответственности за совершение налогового правонарушения. Прикрепленный документ PDF содержит ссылку на JAR-файл с загрузчиком клиента NetSupport и инструкцию по установке интерпретатора Java.

 

«Злоумышленники сделали письмо довольно убедительным: вложенный файл содержал правовую информацию о жертве, — отметил руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин. — Подобный фишинг встречается лишь в 10% случаев, обычно киберпреступники делают ставку на массовость, а не на качество».

Атаки Bloody Wolf в Казахстане эксперты отслеживают с 2023 года. Ранее для получения удаленного доступа к целевым системам использовался троян STRRAT.

Заметим, кроме разномастных «волков» (Scaly Wolf, Fluffy Wolf, Stone Wolf и проч.), в России шпионят также «рыси». По словам индийских специалистов по ИБ, кибергруппа Silent Lynx проводит атаки в странах Восточной Европы и Средней Азии как минимум с конца прошлого года.

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