Количество мобильных вымогателей увеличилось в 3,5 раза

Количество мобильных вымогателей увеличилось в 3,5 раза

Количество мобильных вымогателей увеличилось в 3,5 раза

Согласно отчету «Лаборатории Касперского», в первом квартале 2017 года было обнаружено 218 625 установочных пакетов мобильных троянцев-вымогателей. Это в 3,5 раза больше, чем в предыдущем квартале (61 832 пакетов).

Более 86% зловредов составили представители семейства Congur. Эти троянцы обладают очень простой функциональностью: меняют PIN-код устройства, после чего просят связаться со злоумышленниками для разблокировки. Более того, существуют модификации этого троянца, способные воспользоваться правами суперпользователя и установить свой модуль в системную папку, откуда их практически невозможно удалить.

Однако самым популярным вымогателем в первом квартале стал представитель семейства Fusob: с ним столкнулись более 45% пользователей, атакованных мобильными вымогателями по всему миру. После запуска этот троянец запрашивает права администратора, собирает информацию об устройстве, а затем загружает ее на сервер злоумышленников. После этого он может получить команду на блокировку устройства.

Страной, наиболее пострадавшей от мобильных вымогателей в первом квартале 2017 года, стали США.

 

География мобильных троянцев-вымогателей в первом квартале 2017 года (процент атакованных пользователей)

География мобильных троянцев-вымогателей в первом квартале 2017 года (процент атакованных пользователей)

 

«Ситуация с троянцами-вымогателями в первом квартале была далека от безоблачной. Появилось огромное количество новых вредоносных программ, причем как новых семейств, так и модификаций уже известных зловредов. Пользователи должны помнить, что сегодня злоумышленники могут зашифровывать их данные не только на компьютерах, но и на мобильных устройствах — и это, видимо, будет происходить все чаще», — отметил 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