В Google Play нашлись 200 Android-вредоносов, загруженных миллионы раз

В Google Play нашлись 200 Android-вредоносов, загруженных миллионы раз

В Google Play нашлись 200 Android-вредоносов, загруженных миллионы раз

Несмотря на постоянную борьбу с вредоносными приложениями в Google Play Store, официальный магазин пока далёк от безопасного места. Так, исследователи нашли там 200 зловредов, общее число скачиваний которых достигло почти восьми миллионов.

Вредоносы удалось выловить с июня 2023 года по апрель 2024-го. На проблему указывают специалисты компании Zscaler, выделившие семь основных угроз для пользователей Android:

  • Joker (доля — 38,2%) — инфостилер, пытающихся добраться до ваших СМС-сообщений;
  • Adware (35,9%) — классический рекламный софт, задача которого — демонстрировать навязчивые объявления и генерировать прибыль для своих операторов;
  • Facestealer (14,7%) — специализируется на краже учётных данных от аккаунтов Facebook (признана экстремистской и запрещена в России);
  • Coper (3,7%) — инфостилер с функциональными возможностями кейлогера, может накладывать фейковые окна для фишинга;
  • Loanly Installer (2,3%);
  • Harly (1,4%) — семейство троянов, подписывающих жертв на платные сервисы;
  • Anatsa или Teabot (0,9%) — банковский троян, умеющий работать более чем с 650 приложениями кредитных организаций.

В отчёте Zscaler также приводится статистика блокировки вредоносных программ в Google Play. Например, видно, как снижается число заблокированных транзакций от месяца к месяцу:

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