Android-игра в жанре хоррор крадет учетные данные от Google, Facebook

Android-игра в жанре хоррор крадет учетные данные от Google, Facebook

Android-игра в жанре хоррор крадет учетные данные от Google, Facebook

Игра для мобильной операционной системы Android, которую уже успели установить 50 тысяч пользователей, крадет учетные записи от аккаунтов Google и Facebook. Помимо этого, приложение передает злоумышленникам информацию о пользователях.

Речь идет об игре в жанре хоррор под названием «Scary Granny ZOMBYE Mod: The Horror Game 2019 (Scary Granny)». Она разработана таким образом, чтобы паразитировать на успехе более популярной Android-игры — Granny.

Оригинальная Granny значительно известнее своего вредоносного клона — ее установили более 100 миллионов пользователей.

Scary Granny полностью предоставляет заявленные возможности, что помогает избежать подозрений со стороны пользователей, а заодно обойти фильтры официального магазина приложений Google Play Store.

Исследователи из компании Wandera проанализировали данное приложение и обнаружили фишинговые возможности, а также факт утечки данных пользователей. Об этом сразу же сообщили Google, которая удалила Scary Granny из Play Store 27 июня.

На сохраненную в кеше страницу игры можно посмотреть по этой ссылке.

По словам экспертов, игры выжидала до двух дней, прежде чем активировать свои вредоносные функции. Также известно, что приложение похищало пользовательские данные лишь в том случае, если его запускали на старых версиях Android.

Утечка личной информации не грозила тем людям, которые использовали полностью обновленные новые версии ОС Android.

Scary Granny пыталась обеспечить себе постоянное присутствие на смартфоне или планшете, запрашивая разрешение на запуск после старта самой операционной системы.

В дальнейшем злонамеренная игра использовала целый спектр известных киберпреступных схем: накладывала фишинговые окна поверх форм для входа в учетные записи Google, собирала информацию об аккаунте пользователя и отправляла ее злоумышленнику.

При этом в руки преступника попадали такие серьезные данные, как адреса электронной почты для восстановления аккаунтов, номера телефонов, даты рождения, файлы cookies и токены для входа.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru