Личные данные владельцев смартфонов под угрозой

Личные данные владельцев смартфонов под угрозой

Программисты из Университета Индианы и Управления по разработке морских систем ВМС США (NAVSEA) представили технологию скрытного составления трехмерной модели помещения с помощью вредоносной программы, устанавливаемой на смартфон.

Методика описана в препринте, опубликованном на сайте arXiv.org, кратко о ней пишет блог Technology Review. Авторы протестировали свою технологию на 20 добровольцах, которым передали смартфоны со скрытно установленной программой. Она периодически делала фотографии обстановки в экспериментальной комнате и при этом записывала данные сенсоров движения и положение аппарата. После предварительной обработки (удаления размытых фотографий и фотографий, сделанных в темноте), изображения скрытно передавались на сервер управления, сообщает  Lenta.ru.

На сервере из набора фотографий при помощи данных от сенсоров движения строилась трехмерная модель помещения. В среднем, полученные модели были достаточно подробными - они содержали порядка 180-800 тысяч трехмерных точек. Для ориентации в них было составлено специальное клиентское ПО, которое позволяло подробно рассмотреть отдельные детали фотографий.

После получения моделей, их передавали другим участникам эксперимента. Две группы добровольцев должны были обнаружить чувствительную информацию, содержащуюся в комнате (пароли, документы, номера счетов). При этом одной группе предоставлялись фотографии, а другой - полученная трехмерная модель. По словам авторов, трехмерная модель, в отличии от фотографий, оказалась гораздо удобней для этого - украсть чувствительную информацию с ее помощью оказалось гораздо проще.

Специалисты подчеркивают, что на создание программы их подвигло желание исследовать скрытые уязвимости, возникающие при использовании современных смартфонов. В окончании своей статьи они обсуждают различные программные и технологические приемы, которые могут воспрепятствовать созданию и использованию подобной вредоносной программы.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru