В Google Play обнаружены легитимные приложения со скрытыми майнерами

В Google Play обнаружены легитимные приложения со скрытыми майнерами

В Google Play обнаружены легитимные приложения со скрытыми майнерами

Эксперты «Лаборатории Касперского» изучили мобильные приложения для майнинга криптовалют и обнаружили, что преступники всё чаще используют для заработка денег внешне легитимные приложения со скрытыми майнерами. В частности, подобный функционал был найден в нескольких приложениях для просмотра футбола и установки VPN-соединений. Таким образом злоумышленники наживаются на сотнях тысячах пользователей, которые даже не подозревают об этом.

Согласно данным «Лаборатории Касперского», самые популярные легитимные приложения-майнеры связаны с футболом. Их основная функция — показ футбольных видеороликов, во время чего они скрытно добывают криптовалюту. Когда пользователь запускает приложение, оно открывает HTML-файл со встроенным скриптом Coinhive, который использует ресурсы устройства для добычи валюты Monero. Часть этих приложений распространялась через Google Play, самое популярное было загружено более 100 тысяч раз. Большинство загрузок (90%) пришлись на Бразилию. На данный момент все заражённые приложения удалены из официального магазина.

Другой мишенью для майнеров стало приложение для создания VPN-соединения. VPN — виртуальная частная сеть. С её помощью пользователи могут получить доступ к веб-ресурсам, которые недоступны из-за локальных ограничений провайдера. «Лаборатория Касперского» нашла функционал майнера в приложении Vilny.net. Интересно, что оно отслеживает уровень заряда устройства и его температуру — таким образом риск обнаружения снижается до минимума. Приложение скачивает исполняемый файл майнера с сервера и запускает его в фоновом режиме. Vilny.net было загружено более 50 тысяч раз, в основном украинскими и российскими пользователями.

Все решения «Лаборатории Касперского» обнаруживают подобные приложения и идентифицируют их как потенциально опасное ПО (riskware).

«Наши выводы показывают, что авторы вредоносных майнеров активно развивают свои техники и разрабатывают новые подходы. Всё это для более эффективной добычи криптовалюты. Теперь они делают это и с помощью легитимных приложений со скрытым функционалом. Так они зарабатывают на каждом пользователе дважды — сначала через рекламу в приложении, а потом и с помощью майнинга», — 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