Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Новый вектор атаки на Android-устройства, в котором фигурирует вредоносное приложение Snowblind, использует защитную функциональность операционной системы для обхода установленных ограничений и кражи конфиденциальных данных.

Задача Snowblind в этой схеме — перепаковать атакуемое приложение, чтобы последнее не смогло детектировать использование специальных возможностей Android (accessibility services).

В результате вредонос может перехватывать пользовательский ввод, в котором могут содержаться учётные данные. Помимо этого, операторам открывается удалённый доступ к устройству, чтобы они могли запускать вредоносные команды.

Что отличает Snowblind от других вредоносов: вредоносная программа использует функцию ядра Linux «seccomp», которая применяется для проверки подлинности софта.

У исследователей из компании Promon была возможность изучить образец Snowblind. В отчёте специалисты подчёркивают, что операторы зловреда используют новую технику, помогающую уйти от детектирования на целевом устройстве.

Как уже отмечалось выше, в этом им помогает функция «seccomp», которую представили в Android 8 (Oreo). Она работает в процессе Zygote, который по умолчанию является родительским для всех других в ОС.

Чтобы перехватить конфиденциальную информацию, Snowblind внедряет нативную библиотеку, задача которой — запуститься до защитного кода. Далее идёт установка фильтра seccomp, перехватывающего системные вызовы вроде «open() syscall».

 

Специалисты считают, что на сегодняшний день большинство приложений не смогут защищаться от Snowblind, поскольку вредонос использует необычные методы. В опубликованном видео эксперты показали, насколько незаметно для пользователя может отработать Snowblind:

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru