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:

Наталья Касперская предупредила об утечках данных через зарубежный ИИ

Президент ГК InfoWatch Наталья Касперская на ЦИПР-2026 предупредила компании о рисках использования зарубежных генеративных ИИ-моделей. По её словам, при работе с такими сервисами конфиденциальные данные могут уходить на иностранные серверы, где их могут использовать для дообучения моделей или передать третьим лицам.

Логика простая: компания загружает в ИИ документы, внутренние данные, сведения об инфраструктуре, производственных процессах или клиентах, а дальше уже не всегда понятно, кто это увидит, где это сохранится и как потом всплывёт.

Особенно если речь идёт о зарубежной платформе, работающей вне российской юрисдикции.

Касперская отметила, что при развёртывании ИИ-модели внутри собственной инфраструктуры риски утечек можно снизить, но за это приходится платить функциональностью. Модель становится более закрытой и менее гибкой. А если использовать весь международный опыт и внешние сервисы, появляется другая проблема: конфиденциальная информация может утечь наружу.

По её словам, особенно опасна передача в ИИ данных о российских предприятиях и инфраструктуре. Если на другой стороне есть противник, заинтересованный в ущербе, такие сведения могут стать готовой инструкцией: куда смотреть, что ломать и где больнее нажать.

Касперская также раскритиковала слепое копирование зарубежных решений. По её мнению, мир сейчас фактически подсаживают на бесплатный источник искусственного интеллекта: бизнесу говорят внедрять ИИ, но не всегда объясняют, как именно он работает и какие данные при этом утекают. А потом, когда зависимость станет слишком глубокой, снова придётся заниматься импортозамещением.

Тема особенно актуальна на фоне поручения президента внедрить ИИ во все сферы к 2030 году. Минцифры с конца 2025 года разрабатывает законопроект о регулировании ИИ, где должны появиться понятия суверенной и национальной моделей. Предполагается и обязательная сертификация таких решений во ФСТЭК и ФСБ России.

Но у рынка есть встречный вопрос: построить всё с нуля, без иностранных открытых решений, будет дорого и сложно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru