Мощный Android-троян Rafel атакует пользователей под видом WhatsApp

Мощный Android-троян Rafel атакует пользователей под видом WhatsApp

Мощный Android-троян Rafel атакует пользователей под видом WhatsApp

Сразу несколько киберпреступных группировок используют в атаках мощный Android-троян под именем Rafel. В зоне риска владельцы смартфонов от Samsung, Xiaomi, Vivo и Huawei.

Rafel поймали и изучили специалисты компании Check Point. В анализе киберугрозы отмечается следующее:

«Троян выступает в качестве мощного тулкита, открывающего для злоумышленников возможности удалённого администрирования и контроля целевого устройства».

«В результате атакующие могут выполнять целый спектр вредоносных действий на девайсе, включая кражу данных и манипуляцию поведением смартфона».

Более того, Rafel даёт возможность операторам полностью стирать SD-карты, удалять журналы звонков, перехватывать уведомления и даже может действовать в качестве вымогателя.

По словам Check Point, исследователям удалось выявить около 120 различных вредоносных кампаний, в которых используется Rafel. География этих кампаний впечатляет: атакуются организации из России, США, Австралии, Китая, Чехии, Франции, Германии, Индии, Индонезии, Италии, Новой Зеландии, Пакистана и Румынии.

 

Большая часть жертв трояна использует смартфоны от Samsung, вторая по масштабу группа — пользователи девайсов от Xiaomi, Vivo и Huawei. Как минимум 87,5% атакованных устройств работали на устаревших версиях Android, которые уже не получают обновления.

Кроме того, злоумышленники задействовали социальную инженерию, чтобы заставить жертв выдать права на чтение и отправку СМС-сообщений, отслеживание геолокации и пр.

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