Обновлённый троян MysterySnail атаковал госструктуры России

Обновлённый троян MysterySnail атаковал госструктуры России

Обновлённый троян MysterySnail атаковал госструктуры России

Эксперты из Kaspersky GReAT рассказали о новой волне кибератак на госорганы в России и Монголии. В атаках снова используется знакомый вредонос MysterySnail, впервые зафиксированный в 2021 году.

Тогда за ним стояла группа IronHusky, и, судя по всему, она же стоит за новой кампанией.

В этот раз злоумышленники распространяют вредоносный скрипт, замаскированный под документ от официальной монгольской организации. Если его открыть, запускаются дополнительные вредоносные файлы, включая библиотеку CiscoSparkLauncher.dll.

Она служит бэкдором — через неё загружается основной троян MysterySnail, который затем связывается с серверами атакующих по HTTP.

Текущая версия зловреда может выполнять около 40 разных команд: от управления файлами и процессами до настройки прокси-каналов и мониторинга подключённых устройств.

Позже злоумышленники начали использовать упрощённый вариант под названием MysteryMonoSnail. Он полегче — всего один модуль и только 13 базовых команд, но подключается к тем же серверам. Вместо HTTP он использует WebSocket.

IronHusky, по словам специалистов, активна как минимум с 2012 года. Ранее эта группа уже атаковала ИТ-компании и диппредставительства. Эксперты подчеркивают: подобные угрозы требуют постоянного анализа и мониторинга — старые инструменты злоумышленников часто получают новые версии, а значит, расслабляться не стоит.

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