Kaspersky Who Calls научили фильтровать звонки по адресным книгам Android

Kaspersky Who Calls научили фильтровать звонки по адресным книгам Android

Kaspersky Who Calls научили фильтровать звонки по адресным книгам Android

В платный Kaspersky Who Calls для Android добавлена опция автоблокировки звонков с неизвестных номеров — скрытых либо отсутствующих в локальном списке контактов. Можно также задать вывод информации во время вызова: репутация абонента и категория звонка.

Нововведение доступно пользователям премиум-версии Kaspersky Who Calls сборок 1.56.0.58 и выше. Включение опции: «Настройки» —> «Входящие вызовы» —> «Блокируемые категории» —> «Скрытые номера» и/или «Не из моих контактов».

«Мы постоянно развиваем приложение и учитываем мнение пользователей, — подчеркнула Марина Титова, руководитель отдела маркетинга и развития потребительского бизнеса “Лаборатории Касперского”. — В частности, новую опцию автоматической блокировки входящих звонков, которых нет в списке контактов, мы реализовали по их многочисленным просьбам. Её можно настроить, например, на смартфонах детей или пожилых родственников , чтобы они не получали нежелательных звонков от посторонних».

Совершенствование подобной защиты — настоятельная необходимость в условиях роста объёмов телефонного мошенничества. По данным Kaspersky, в первой половине 2024 года доля россиян, которым поступали подозрительные звонки, возросла на 20 п. п. (до 57%) в сравнении с показателем годовой давности.

Со спамом по телефону в этот период столкнулись 95% российских абонентов. Опрос, проведенный в 2023 году по заказу Kaspersky Who Calls, показал, что звонки с неизвестных номеров нервируют 18% россиян, а 8% — пугают.

В конце прошлого года антиспам Kaspersky для мобильных устройств обрел возможность блокировать звонки мошенников, использующих WhatsApp. Защитное приложение для Android доступно в Google Play (более 5 млн загрузок) и в RuStore (более 80 тыс.).

Киберпреступники могут использовать Copilot и Grok как сервер управления

ИИ-ассистенты с доступом к вебу можно использовать как «посредников» для управления заражёнными компьютерами. К такому выводу пришли исследователи Check Point, показав, как Grok и Microsoft Copilot могут быть задействованы в схеме командного сервера (C2) атакующих.

Идея простая, но изящная. Вместо того чтобы вредоносная программа напрямую связывалась с сервером злоумышленника (что часто отслеживается и блокируется), она обращается к веб-интерфейсу ИИ.

А уже тот по инструкции запрашивает нужный URL и возвращает ответ в своём тексте. В итоге ИИ становится своеобразным «ретранслятором» между атакующим и заражённой машиной.

В демонстрационном сценарии Check Point использовала компонент WebView2 в Windows 11, он позволяет встроить веб-страницу прямо в приложение. Исследователи создали программу на C++, которая открывает WebView с Grok или Copilot и передаёт ассистенту инструкции. Даже если WebView2 отсутствует в системе, злоумышленник может доставить его вместе с вредоносной программой.

 

Дальше схема выглядит так: атакующий размещает на своём сервере зашифрованные данные или команды. Вредонос обращается к ИИ и просит, например, «получить и суммировать содержимое страницы». Ассистент возвращает ответ, а зловред извлекает из текста нужные инструкции. В обратную сторону можно передавать и украденные данные — также в зашифрованном виде.

 

Так создаётся двусторонний канал связи через легитимный ИИ-сервис. Поскольку обращения идут к доверенному ресурсу, системы фильтрации трафика могут не заподозрить ничего необычного.

Примечательно, что в PoC не требовались ни API-ключи, ни учётные записи. Это усложняет блокировку: нельзя просто «отозвать ключ» или заблокировать аккаунт, как в случае злоупотребления облачными сервисами.

Исследователи отмечают, что у платформ есть механизмы защиты от явно вредоносных запросов. Однако их можно обойти, если передавать данные в виде зашифрованных фрагментов с высокой энтропией — тогда для ИИ это просто «бессмысленный текст», который он честно перескажет или обработает.

В Check Point подчёркивают, что использование ИИ как C2-прокси — лишь один из возможных сценариев злоупотребления. Теоретически модели могут применяться и для анализа окружения жертвы: стоит ли продолжать атаку, какие действия менее заметны и т. д.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru