В сентябре в Google Play Store проникли 172 Android-вредоносов

В сентябре в Google Play Store проникли 172 Android-вредоносов

В сентябре в Google Play Store проникли 172 Android-вредоносов

В сентябре в официальном магазине приложений для AndroidGoogle Play Store нашли 172 вредоносных программ. Общее количество установок этих приложений превышало 330 миллионов.

Несмотря на все меры, которые Google приняла, чтобы не пропустить вредоносы в Play Store, приложения с сомнительными функциями продолжают там появляться.

Исследователь компании ESET Лукаш Штефанко подчёркивает, что из 172 обнаруженных в сентябре вредоносных приложений большую часть составляли замаскированные адваре.

«Нежелательные приложения класса адваре встречаются так часто по той причине, что после установки они не требуют никаких дополнительных действий. В отличие от банковских троянов адваре сразу начинают приносить доход своему разработчику», — объясняет эксперт.

«Вторая причина популярности адваре — их гораздо легче создать, чем программы-вымогатели для Android или те же банковские трояны».

Обычно авторы рекламных программ прячут нежелательный компонент внутри абсолютно безобидных возможностей приложения. После установки такие экземпляры начинают демонстрировать жертве агрессивную рекламу даже в тот момент, когда программа закрыта.

Ещё один популярный вид Android-зловредов — программы, занимающиеся мошенничеством с подписками. Одним из наиболее ярких примеров таких кампаний можно назвать обнаруженный экспертами Sophos набор из 15 приложений, которые скачали более 20 миллионов пользователей.

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