Более 40 моделей Android-смартфонов заражены на этапе производства

Более 40 моделей Android-смартфонов заражены на этапе производства

Более 40 моделей Android-смартфонов заражены на этапе производства

В середине 2017 года специалисты компании «Доктор Веб» сообщили о выявлении нового троянца Android.Triada.231 в прошивках нескольких бюджетных моделей Android-смартфонов. С момента обнаружения вредоносной программы перечень моделей зараженных устройств постоянно пополнялся и в настоящий момент насчитывает более 40 наименований. «Доктор Веб» внимательно следил за этим троянцем и публикует результаты проведенного расследования.

Сразу после обнаружения Android.Triada.231 летом прошлого года компания «Доктор Веб» сообщила о нем производителям зараженных устройств. Однако, несмотря на своевременное предупреждение, вредоносная программа по-прежнему попадает на новые модели смартфонов. Например, она была найдена на смартфоне Leagoo M9, который был анонсирован в декабре 2017 года. При этом исследование показало, что добавление троянца в прошивку произошло по просьбе партнера Leagoo, компании-разработчика из Шанхая. Эта организация предоставила одно из своих приложений для включения в образ операционной системы мобильных устройств, а также дала инструкцию по внесению стороннего кода в системные библиотеки перед их сборкой (компиляцией). К сожалению, такая сомнительная просьба не вызвала у производителя никаких подозрений, и Android.Triada.231 беспрепятственно попал на смартфоны.

Анализ приложения, которое компания-партнер предложила внести в прошивку Leagoo M9, показал, что оно подписано тем же сертификатом, что и троянец Android.MulDrop.924, о котором «Доктор Веб» рассказывал еще в 2016 году. Можно предположить, что разработчик, попросивший внести дополнительную программу в образ операционной системы, может быть прямо или косвенно причастен к распространению Android.Triada.231.

К настоящему времени вирусные аналитики выявили Android.Triada.231 в прошивке более 40 моделей Android-устройств:

  • Leagoo M5
  • Leagoo M5 Plus
  • Leagoo M5 Edge
  • Leagoo M8
  • Leagoo M8 Pro
  • Leagoo Z5C
  • Leagoo T1 Plus
  • Leagoo Z3C
  • Leagoo Z1C
  • Leagoo M9
  • ARK Benefit M8
  • Zopo Speed 7 Plus
  • UHANS A101
  • Doogee X5 Max
  • Doogee X5 Max Pro
  • Doogee Shoot 1
  • Doogee Shoot 2
  • Tecno W2
  • Homtom HT16
  • Umi London
  • Kiano Elegance 5.1
  • iLife Fivo Lite
  • Mito A39
  • Vertex Impress InTouch 4G
  • Vertex Impress Genius
  • myPhone Hammer Energy
  • Advan S5E NXT
  • Advan S4Z
  • Advan i5E
  • STF AERIAL PLUS
  • STF JOY PRO
  • Tesla SP6.2
  • Cubot Rainbow
  • EXTREME 7
  • Haier T51
  • Cherry Mobile Flare S5
  • Cherry Mobile Flare J2S
  • Cherry Mobile Flare P1
  • NOA H6
  • Pelitt T1 PLUS
  • Prestigio Grace M5 LTE
  • BQ 5510

Этот список – не окончательный, перечень инфицированных моделей смартфонов может оказаться гораздо шире.

Такое широкое распространение Android.Triada.231 говорит о том, что многие производители Android-устройств уделяют слишком мало внимания вопросам безопасности, и внедрение троянского кода в системные компоненты из-за ошибок или злого умысла может быть весьма распространенной практикой.

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