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:

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

Исследователь Permiso Анди Ахмети обнаружил неприятный сценарий атаки на ChatGPT: если попросить чат-бота пересказать веб-страницу со скрытыми инструкциями, он может не отличить нормальный контент от вредной подсказки и вывести фишинговую ссылку прямо в ответе.

Проблему Ахмети назвал ChatGPhish. Суть в классической инъекции промпта, только с более наглядным эффектом: страница выглядит обычной, пользователь просит ChatGPT её кратко пересказать, а внутри уже спрятана инструкция для модели — например, добавить в ответ фальшивое предупреждение о безопасности.

В демонстрации исследователь встроил такие инструкции в страницу CloudLens на GitHub. ChatGPT действительно пересказал содержимое страницы, но затем добавил блок в духе системного уведомления: мол, к аккаунту подключили новое устройство. Рядом ссылка «Click here», которая внешне выглядит как часть ответа ChatGPT, но ведёт на домен злоумышленника.

 

То есть пользователь видит не просто подозрительный баннер где-то на сайте, а сообщение, оформленное в привычном стиле ChatGPT. И вот это уже особенно неприятно: доверие переносится с сервиса на вредную ссылку почти автоматически.

Ахмети показал и более хитрый вариант с QR-кодом. Поскольку клиент ChatGPT может отображать Markdown-картинки, атакующий способен заставить модель вывести QR-код в ответе. Пользователь сканирует его телефоном и попадает на сайт злоумышленника, при этом сам URL вообще не отображается в тексте.

 

По словам исследователя, такой сценарий позволяет обойти часть защит на рабочем компьютере: блокировки URL, проверки доменов менеджерами паролей и другие десктопные механизмы. Атака просто переезжает с браузера на смартфон жертвы.

Ахмети сообщил об уязвимости OpenAI через Bugcrowd ещё в конце апреля. Первую заявку отметили как невоспроизводимую, повторную — как дубликат. При этом исследователь говорит, что не получил подтверждения, была ли проблема исправлена.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru