20 млн пользователей Chrome установили вредоносные блокировщики рекламы

20 млн пользователей Chrome установили вредоносные блокировщики рекламы

20 млн пользователей Chrome установили вредоносные блокировщики рекламы

Исследователь в области безопасности наткнулся на пять вредоносных расширений, маскирующихся под блокировщики рекламы, размещенных в официальном магазине расширений для Chrome. Эти злонамеренные аддоны были установлены по меньшей мере 20 миллионами пользователей.

Проблемные расширения обнаружил Андрей Мешков, один из основателей Adguard. Господин Мешков составил список:

  • AdRemover for Google Chrome™ (установили более 10 миллионов пользователей);
  • uBlock Plus (установили более 8 миллионов пользователей);
  • [Поддельный] Adblock Pro (установили более 2 миллионов пользователей);
  • HD for YouTube™ (установили более 400 тыс. пользователей);
  • Webutation (установили более 30 тыс. пользователей).

Эти аддоны представляют собой модифицированные версии известных приложений для блокировки рекламы в браузере. Можно отметить, что злоумышленники использовали популярные ключевые слова в описании расширений, пытаясь таким образом поднять их позиции в поиске.

«Просто обратите внимание на результаты поиска. Злоумышленники банально заспамили ключевыми словами описания своих расширений, которые являются практически клонами своих легитимных прототипов», — пишет Мешков.

Анализ кода злонамеренных аддонов показал, что злоумышленники просто добавили несколько строк кода к коду легитимного расширения для блокировки рекламы. Мешков проинформировал Google о своей находке, корпорация пообещали разобраться с этим.

Вредоносный код включает модифицированную версию библиотеки jQuery, которая загружает coupons.txt со стороннего домена http://www[.]hanstrackr[.]com. Также в коде содержится возможность отправлять на удаленный сервер информацию о посещенных пользователем сайтах.

«Этот скрытый скрипт отслеживает каждый запрос, сделанный вашим браузером, затем сравнивает md5(url + “%Ujy%BNY0O”) со списком подписей, хранящихся в coupons.txt. Если что-то совпало, скрипт загружает iframe с домена g.qyz.sx, передавая информацию о посещенной странице», — поясняет эксперт.

На данный момент расширения не осуществляют какую-либо вредоносную активность, однако специалист считает, что злоумышленникам ничего не стоит добавить новые возможности в одном из обновлений.

Мешков отметил, что зараженные компьютеры похожи на ботнет, который киберпреступники могут использовать в любой момент.

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