ПД более 122 000 пользователей социальных сетей под угрозой

ПД более 122 000 пользователей социальных сетей под угрозой

ПД более 122 000 пользователей социальных сетей под угрозой

Вирусные аналитики компании «Доктор Веб» обнаружили в каталоге Google Play несколько потенциально опасных приложений, которые несут угрозу главным образом пользователям на территории Украины. Эти программы позволяют обойти блокировку сайтов «ВКонтакте» и «Одноклассники», но делают это небезопасным способом.

Они передают через сторонние серверы и в незашифрованном виде логины и пароли от учетных записей, а также весь трафик при работе в социальных сетях, что может привести к утечке конфиденциальной информации.

В мае текущего года на территории Украины указом президента был ограничен доступ к услугам и сервисам ряда российских компаний, среди которых оказались социальные сети «ВКонтакте» и «Одноклассники». Это привело к росту популярности средств обхода блокировки, таких как браузер Tor, VPN и анонимайзеры. Кроме того, стали появляться новые программы, предоставляющие аналогичный функционал, однако далеко не все из этих новинок безопасны.

Вирусные аналитики «Доктор Веб» обнаружили в каталоге Google Play несколько приложений, которые позволяют работать с заблокированными сайтами «ВКонтакте» и «Одноклассники». Для доступа к этим социальным сетям владельцам Android-устройств предлагается указать свой логин и пароль, после чего программы выполняют вход в учетную запись пользователя в обход ограничения. Специалисты «Доктор Веб» выявили 8 таких программ, которые распространяются разработчиками JDX Studio, Soukaina Bousfiha, Zikolabs, Boubakri yassir, affzakanab и simon faiz.

 

 

Все эти приложения выглядят очень похожими. Они устанавливаются на мобильные устройства как программы с именами «ВК В Украина», «ВК Украина», «ВК Украина 2», «ОК Украина», «Украина ОК», «ВК VPN Украина.», «ВК Украiна» и «ВК Украина VPN»» и имеют схожие значки. В общей сложности их скачали более 122 000 пользователей, каждый из которых рискует столкнуться с утечкой персональных данных.

 

 

Проблема состоит в том, что для обхода блокировки сайтов социальных сетей это ПО перенаправляет трафик через один из онлайн-анонимайзеров. Анонимайзеры – это специализированные серверы, которые пропускают через себя сетевые запросы, а также скрывают информацию о компьютере или мобильном устройстве для обхода ограничения на посещение заблокированных интернет-ресурсов. Такие сервисы востребованы, например, среди пользователей из корпоративных сетей, где системные администраторы на уровне шлюза запретили доступ к доменам социальных сетей.

Введенные в программах логин и пароль передаются серверу-анонимайзеру в незашифрованном виде, поэтому ничто не мешает его владельцам использовать полученную информацию в незаконных целях. Например, они могут зайти в социальную сеть от имени пользователя и без его ведома рассылать сообщения, добавлять друзей, вступать в группы, читать переписку, просматривать фотографии и т. п. При этом пользователь не знает, что авторизуется в социальной сети через сторонний домен, так как в приложениях не отображается адресная строка. Дальнейшая работа с сайтами «ВКонтакте» и «Одноклассники» через это ПО также происходит без шифрования, что позволяет контролировать все выполняемые в этих социальных сетях действия, пишет drweb.ru.

Даже если предположить, что такой безответственный подход к защите конфиденциальных сведений со стороны владельцев анонимайзера и авторов приложений продиктован ошибкой или элементарным незнанием основ информационной безопасности, нет никакой гарантии, что незашифрованный сетевой трафик не перехватят злоумышленники.

Поскольку использование указанных программ может привести к утечке персональной информации, антивирус Dr.Web детектирует их как потенциально опасные приложения Program.PWS.1. Вирусные аналитики «Доктор Веб» проинформировали компанию Google о том, что указанное ПО несет угрозу раскрытия конфиденциальных сведений, однако на момент публикации этого материала программы все еще были доступны для загрузки.

Во избежание риска пользователям заблокированных онлайн-ресурсов следует избегать сомнительных приложений и сервисов для обхода ограничений доступа. На рынке существуют более безопасные решения, которые предоставляют достаточный уровень защищенности. Среди них – коммерческие и бесплатные VPN (Virtual Network Provider или частные виртуальные сети), а также Proxy-серверы.

Новый вектор ProAttack позволяет незаметно внедрять бэкдоры в LLM

Промпт-инжиниринг давно стал нормой при работе с большими языковыми моделями. Но, как выясняется, вместе с удобством он приносит и новую поверхность атаки. Исследователи представили вектор под названием ProAttack, который позволяет внедрять бэкдор в модель через промпты, причём делать это почти незаметно.

В тестах атака показывала эффективность, близкую к 100%, причём без классических красных флагов вроде странных токенов или подмены меток.

В обычных атаках на NLP-модели злоумышленники добавляют в данные подозрительные слова или фразы и меняют метки. Такие вещи уже научились отслеживать. 

ProAttack идёт другим путём. Вместо явных «триггеров» он использует разные промпты для обучающих данных:

  • для части данных (целевая категория) — вредоносный промпт;
  • для остальных — обычный, чистый.

 

При этом сами тексты выглядят нормально, а метки остаются корректными. В итоге модель учится ассоциировать конкретный промпт с нужным злоумышленнику результатом.

А дальше всё просто: на этапе использования достаточно подать вход с этим промптом, и бэкдор срабатывает.

Особенно опасно, что атака остаётся эффективной даже при небольшом количестве данных. В ряде случаев хватало буквально нескольких (около шести) «отравленных» примеров, чтобы внедрить бэкдор.

Метод протестировали на разных задачах, включая даже медицинские сценарии (например, суммаризацию радиологических отчётов). И там он тоже показал высокую эффективность, практически не ухудшая качество работы модели.

Исследователи проверили ProAttack против популярных методов защиты — ONION, SCPD, back-translation и fine-pruning. Ни один из них не смог полностью остановить атаку.

В качестве возможного решения предлагается использовать LoRA (parameter-efficient fine-tuning). Идея в том, что такие методы ограничивают количество параметров, которые модель может менять при дообучении. А значит, ей сложнее запомнить связь между триггером и целевым результатом.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru