Google Play и Microsoft Store избавились от 37 вредоносных приложений

Google Play и Microsoft Store избавились от 37 вредоносных приложений

Google Play и Microsoft Store избавились от 37 вредоносных приложений

Официальные магазины приложений Google Play Store и Microsoft Store провели зачистку вредоносных приложений, которые были замаскированы под полезные программы для камеры, чистки мусора в системе и ускорения работы отдельных компонентов.

В результате Google вычистила из своего магазина 29 приложений для селфи, большинство из которых на деле отображали пользователю порнографический контент или перенаправляли его на фишинговые сайты.

Эти приложения обнаружили исследователи компании Trend Micro. Изначально программы выглядели вполне легитимно, однако сразу после установки демонстрировали вредоносное поведение и препятствовали удалению.

Тем временем Microsoft Store избавился от восьми приложений, которые были замечены в криптомайнинге. Среди них были Fast-search Lite, FastTube и Clean Master.

После установки такие программы активировали Google Tag Manager на своих доменах, которые затем запускали скрипты для майнинга.

Несмотря на такие чистки, Trend Micro рекомендует пользователям быть крайне внимательными к тем программам, которые они устанавливают даже из официальных магазинов. Всегда есть шанс нарваться на злонамеренную программу, замаскированную под полезное приложение.

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