Android-вредонос TubeBox обещает деньги за просмотр видео (врёт)

Android-вредонос TubeBox обещает деньги за просмотр видео (врёт)

Android-вредонос TubeBox обещает деньги за просмотр видео (врёт)

В Google Play Store пробрался новый набор вредоносных программ для Android. Авторам приложений удалось ввести в заблуждение более двух миллионов пользователей, которые скачали софт из официального магазина.

На вредоносные программы обратили внимание специалисты «Доктор Веб». Приложения замаскированы под полезные утилиты для оптимизации системы. На деле они выдавали кучу рекламы и приводили к просадке производительности устройства.

Одна из программ — TubeBox — собрала миллион загрузок в Google Play Store. На момент написания материала TubeBox всё ещё можно скачать из магазина.

 

Авторы TubeBox обещают платить владельцу Android-устройства за просмотр определённых видео и рекламных объявлений. Само собой, пользователю не дают добраться до денежных средств — приложение выдаёт ошибку каждый раз, когда юзер пытается получить заработанные деньги.

 

По словам исследователей, задача TubeBox — как можно дольше оставаться на девайсе пользователя. Для этого он будет постоянно обещать вознаграждение. В реальности вредонос генерирует прибыль лишь для своих авторов.

В «Доктор Веб» также выявили ряд Android-софта, замаскированного под приложения от российских кредитных организаций и инвестиционных компаний. Каждую из этих программ скачали из Google Play Store в среднем 10 тыс. раз.

 

Такой софт обещает пользователю прибыль от инвестиций, однако на деле подставляет фишинговые формы для сбора персональных данных.

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