Вредоносные криптомайнеры в Google Play заразили тысячи пользователей

Вредоносные криптомайнеры в Google Play заразили тысячи пользователей

Вредоносные криптомайнеры в Google Play заразили тысячи пользователей

Специалисты компании Avast обнаружили в Google Play два новых приложения SP Browser и Mr. MineRusher со встроенной вредоносной программой для майнинга криптовалюты Monero. Приложения уже скачали тысячи пользователей.

В ноябре 2017 года Avast обнаружил штамп вредоносных программ JSMiner в Google Play — криптомайнер скрывался внутри игрового приложения Cooee. На этот раз злонамеренными приложениями оказались SP Browser и Mr. MineRusher.

Процесс мобильного майнинга начинается по схожей схеме, когда пользователь загружает приложение и открывает его. Далее происходит автоматическое соединение с веб-сайтом apptrackers.org, где размещен CoinHive Java Script для майнинга Monero. Как только соединение с доменом выполняется, начинается майнинг. Весь процесс проходит незаметно для пользователя — в фоновом режиме, когда экран выключен, а устройство использует передачу данных или подключено к Wi-Fi.

В рамках MWC 2018 специалисты Avast проводили эксперимент майнинга Monero с помощью мобильных телефонов. Участники стали свидетелями быстрого разряда батареи, неработающих веб-сайтов и, в некоторых случаях, полномасштабных сбоев.

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