Новый мобильный троянец подписывает россиян на платные сервисы

Новый мобильный троянец подписывает россиян на платные сервисы

Новый мобильный троянец подписывает россиян на платные сервисы

Эксперты «Лаборатории Касперского» нашли вредоносную программу, которая незаметно подписывает смартфоны своих жертв на различные платные сервисы. Троянец под названием Xafekopy делает это, кликая по ссылкам, или с помощью отправки SMS. В первом случае троянец способен даже обходить капчу — тест для распознавания человека или автоматической системы при вводе данных.

Зловред использует JavaScript-файлы, что роднит его с троянцем Ztorg. Более того, названия некоторых методов в этих файлах совпадают у обеих программ. Эксперты полагают, что создатели одного троянца могли купить или украсть файлы у создателей другого. Код самих троянцев при этом разный.

Исследователи «Лаборатории Касперского» выяснили, что троянец был создан группой китайскоговорящих разработчиков, а общее количество заражений на данный момент составило 3816. При этом Xafekopy нацелен главным образом на пользователей в России и Индии: за последний месяц на эти страны пришлось 61% и 25% всех атакованных, для них даже существуют отдельные модификации троянца. Российская версия зловреда умеет заходить на сайты четырех крупнейших операторов сотовой связи в стране и получать подтверждение подписки на платные сервисы.

 

Распределение атакованных троянцем Xafekopy пользователей по странам

 

Зараженные троянцем приложения активно распространяются через рекламные сети под видом полезных программ, при этом в их исполняемых файлах даже содержится какой-либо «полезный функционал». Это сделано для того, чтобы магазинам приложений и модераторам рекламных сетей было труднее идентифицировать программу как вредоносную. Кроме того, эксперты зафиксировали распространение зловреда Xafekopy через Ztorg: это объясняется тем, что последний представляет из себя в первую очередь рекламного троянца, который умеет тайно от пользователя устанавливать и запускать рекламируемые приложения.

«Мы наблюдаем развитие сотрудничества киберпреступников между собой, и государственные границы их не останавливают. Во-первых, два различных троянца используют похожие вспомогательные файлы: скорее всего, это стало следствием совместной работы двух группировок. Во-вторых, кибермошенники из одной страны воруют деньги у пользователей из других стран, вероятно, пользуясь помощью местных злоумышлеников», — 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