Обнаружен очень мощный и гибко настраиваемый Android-троян

Обнаружен очень мощный и гибко настраиваемый Android-троян

Эксперты Cisco Talos обнаружили новый троян для мобильной операционной системы Android, который получил имя GPlayed. Вредонос, обладая множеством встроенных возможностей, также легко настраивается, предоставляя злоумышленникам удобную платформу для кибератак на мобильные устройства.

«Проанализированный нами образец использовал иконку приложения, очень напоминающую иконку официального Play Store», — пишут специалисты в блоге.

Исследователи предоставили скриншот, на котором рядом помещены иконки злонамеренного приложения и официального магазина Google.

Этот зловред отличается поразительной способностью адаптироваться под различные нужды атакующих. Например, злоумышленник может удаленно загружать плагины, производить инъекцию скриптов и даже компилировать новый .NET-код.

«Наш анализ показывает, что троян все еще находится на стадии тестирования. Но, учитывая его возможности, каждый пользователь Android должен опасаться GPlayed».

Эксперты также предоставили список возможностей трояна «из коробки»:

Как мы видим, троян может отправлять и читать SMS-сообщения, извлекать контакты, менять на ходу командный сервер C&C, звонить на определенные номера, удалять всю информацию с устройства, блокировать устройство, устанавливать пароль для доступа к смартфону, отображать уведомления, открывать браузер и прочее.

Пользователям придется быть очень бдительными, если злоумышленники запустят GPlayed в реальных атаках.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

Исследователи в области кибербезопасности показали, как алгоритм машинного обучения может угадать ПИН-код банковской карты, даже если жертва закрывает рукой панель ввода. Узнать заветные четыре цифры получилось в 41% попыток.

Этот вектор атаки предполагает, что злоумышленникам сначала придётся создать точную копию атакуемого банкомата. Это важно, поскольку алгоритм будет учитывать расстояние между кнопками.

После этого преступники должны пустить в ход машинное обучение и научить алгоритм распознавать нажатия клавиш. Тренироваться можно по видеозаписям, на которых реальные клиенты банков вводят свои коды.

 

В рамках эксперимента специалисты собрали (PDF) 5800 видеозаписей, на которых 58 разных граждан вводили ПИН-коды от своих банковских карт. Параллельно Xeon E5-2670 с 128 ГБ оперативной памяти и три Tesla K20m с 5 ГБ оперативной памяти запускали ИИ-модель.

Используя три попытки ввода, что предусматривает каждый банкомат, исследователи смогли распознать 4-значный ПИН-код в 41% случаев. Само собой, расположение камеры играло ключевую роль в вычислении кодов, поскольку надо было учитывать как праворуких пользователей, так и левшей.

Если камера могла записывать аудио, модель экспертов также отмечала звучание каждой клавиши, что повышало шансы успешно угадать ПИН-код.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru