Эксперты назвали топ-10 самых успешных Android-троянов из Google Play Store

Эксперты назвали топ-10 самых успешных Android-троянов из Google Play Store

Эксперты назвали топ-10 самых успешных Android-троянов из Google Play Store

Аналитики Zimperium назвали десять наиболее успешных мобильных троянов для смартфонов на Android, которые атакуют 639 банковских приложений. Вредоносы прячутся под маской софта для повышения производительности и игр, проникая таким образом в официальный магазин приложений Google Play Store.

После заражения устройства такие Android-зловреды перекрывают окна легитимных приложений, подставляя форму для ввода учётных данных. Кроме того, трояны могут мониторить уведомления, вытаскивая из них одноразовые коды верификации.

Согласно отчёту Zimperium, каждый из проанализированных Android-вредоносов занимает своё место за счёт уникальной функциональности и набора кредитных организаций для атак. Положение дел вызывает беспокойство у специалистов, поскольку сегодня большинство владельцев мобильных устройств ежедневно используют банковские приложения.

Teabot стал трояном, который берёт в оборот как можно больше кредитных организаций — 410. Второе место по этому показателю досталось Exobot — 324. При этом самым популярным Android-трояном стал PhonePe, ориентированный на граждан Индии; число его загрузок превышает 100 миллионов.

Топ-10 наиболее успешных вредоносных программ для Android-устройств выглядит так:

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