Банковский троян для Android устанавливается как SMS-приложение

Банковский троян для Android устанавливается как SMS-приложение

Банковский троян для Android устанавливается как SMS-приложение

Авторы семейства мобильных банковских троянов, известного под именем Ginp, значительно усовершенствовали возможности вредоноса. Основная задача Ginp — красть учётные данные и информацию банковских карт.

История Ginp началась в начале июня, троян разрабатывали для перехвата информации, передаваемой через SMS-сообщения. Все украденные данные зловред передавал на командный сервер (C&C).

Вскоре банковский троян сместил фокус в сторону данных платёжных карт, и авторов можно понять — этот подход позволяет зарабатывать больше.

Впервые на Ginp обратили внимание в конце октября. Татьяна Шишкова, специалист по Android-вредоносам из «Лаборатории Касперского», месяц назад сообщила, что Ginp маскируется под Adobe Flash Player.

Помимо основных функций, банковский троян может стать приложением для SMS по умолчанию — с согласия пользователя Ginp может зарегистрировать себя как accessibility service (функции для людей с ограниченными возможностями).

После получения соответствующих прав в системе вредоносная программа уже может действовать без взаимодействия с жертвой. В результате у Ginp открывается возможность для отправки текстовых сообщений или совершения звонков на любые номера.

Троян также может накладывать свои окна поверх банковских приложений, перехватывая и отправляя злоумышленникам вводимые пользователем данные.

Само собой, Ginp способен получать коды двухфакторной аутентификации, которые приходят жертве в SMS-сообщениях.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru