В числе угроз для Android теперь появились шифровальщики

В числе угроз для Android теперь появились шифровальщики

Лаборатория Касперского выявила новые детали относительно способов распространения и функционала первого троянца-шифровальщика, нацеленного на мобильную платформу Android. Зловред, детектируемый продуктами компании как Trojan-Ransom.AndroidOS.Pletor.a, появился в Сети около месяца назад и уже успел предпринять более 2000 попыток заражения в 13 странах мира.

Основной удар пришелся на Россию и Украину, однако в группе риска оказались еще свыше 10 стран, в частности Азербайджан, Белоруссия, Грузия, Казахстан, Таджикистан, Узбекистан, Канада, Германия, Греция, Южная Корея и Сингапур. 

Основная задача этого троянца сводится к шифрованию содержимого карты памяти смартфона. Зловреда интересуют медиафайлы и документы в популярных графических и текстовых форматах. Троянец Pletor ведет себя как программа-вымогатель, требуя с пользователя деньги за возвращение доступа к данным. Сразу после начала шифрования зловред выводит на экран сообщение о блокировке доступа к устройству за просмотр запрещенного контента. В сообщении злоумышленники требуют оплатить «штраф», угрожая в противном случае опубликовать данные пользователя в публичных источниках.

Все обнаруженные экспертами «Лаборатории Касперского» модификации зловреда показывали подобные сообщения на русском языке и были ориентированы на граждан России и Украины, поскольку требовали оплаты либо в рублях, либо в гривнах. Для получения выкупа злоумышленники используют электронные кошельки или обычный перевод денег на счет мобильного телефона.

Распространяется этот шифровальщик преимущественно с поддельных порносайтов под видом проигрывателя видеофайлов. Также эксперты «Лаборатории Касперского» зафиксировали случаи, когда зловред маскировался под игры или полезные приложения для Andriod. Любопытно, что такой популярный канал распространения как SMS-спам в данном случае не был задействован злоумышленниками. Для коммуникации же со своими владельцами различные модификации этого троянца используют либо привычные каналы HTTP и SMS, либо анонимную сеть TOR.

«Если ваш смартфон заражен троянцем Pletor, ни в коем случае не стоит платить злоумышленникам. Все обнаруженные нами версии троянца содержат ключ, зная который можно расшифровать все файлы. Кроме того, в случае заражения вы можете написать нам на адрес newvirus@kaspersky.com, приложив к письму поврежденные троянцем файлы. Мы непременно сделаем все возможное, чтобы помочь вам», – делится рекомендациями Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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