Microsoft посчитала мобильных зловредов на пользовательских ПК

Microsoft посчитала мобильных зловредов на пользовательских ПК

Одним из распространенных способов заражения мобильных устройств являются вредоносные загрузки со специализированных веб-сайтов или из файлообменных сетей, которые введенный в заблуждение пользователь осуществляет со своего ПК. Большинство мобильных зловредов, обнаруженных Microsoft в январе-августе на компьютерах пользователей, были ориентированы на платформы Symbian и Java ME.



Вредоносные программы для мобильных устройств нередко позиционируются как разлоченные или новые версии легальных приложений, но на самом деле представляют собой репак со зловредным довеском. Поскольку многие портативные устройства до сих пор не имеют антивирусной защиты, определить истинные масштабы распространения зловредов, ориентированных на эти платформы, очень трудно. Статистика, представленная Microsoft, позволяет хотя бы примерно оценить предпочтения злоумышленников на настоящий момент, сообщает securelist.com.

Лидером мобильных угроз, обнаруженных экспертами на индивидуальных ПК, являются Symbian-зловреды: на их долю приходится три четверти всех детектов, зафиксированных за 8 месяцев. Наиболее яркими представителями этой группы являются ZitMo и SpitMo ― мобильные версии Zeus и SpyEye, работающие в одной упряжке с Win32-сородичами. Второе место в рейтинге, составленном Microsoft, занимают зловреды, атакующие Java Micro Edition (20% всех детектов). Их основное назначение ― рассылка SMS на премиум-номера. Весьма вероятно, что популярность Java ME у злоумышленников обусловлена гибкостью этой платформы: она функционирует как под ОС Symbian, так и под Windows CE.

Детектов, связанных с Android и Windows CE, оказалось на порядок меньше, хотя присутствие первой заметно возрастает. В первом полугодии эксперты также зафиксировали большое число инцидентов, связанных с семейством Exploit:Unix/Lotoor. Эти эксплойты используются злоумышленниками для распространения троянцев, заточенных под ОС Android версий 2.2 и ниже. Их «коллега», Exploit:Unix/GingerMaster, заточенный под Android 2.3 (Gingerbread), пока не получил столь же широкого распространения. Что касается Windows CE, ее популярность у киберкриминала заметно падает. Microsoft обнаружила лишь 3 новых угрозы, ориентированных на эту платформу: две из них ― SMS-троянцы, третья Zitmo.

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