Кибершпионы годами использовали Google Play Store для атак на Android

Кибершпионы годами использовали Google Play Store для атак на Android

Кибершпионы годами использовали Google Play Store для атак на Android

Вредоносная кампания PhantomLance, нацеленная на Android-устройства, использовала различные площадки, включая официальный магазин приложений Google Play Store, для установки шпионского софта.

В схеме также были задействованы сторонние магазины приложений — APKpure и APKCombo. Очевидно, злоумышленники пытались охватить как можно больше пользователей.

Саму шпионскую составляющую прятали в приложения, которые с первого взгляда не вызывали никаких подозрений.

Согласно отчёту, опубликованному специалистами «Лаборатории Касперского», PhantomLance пересекается с похожими кампаниями против Windows и macOS. Предположительно, за шпионскими кибероперациями стоит группировка OceanLotus (также APT32), корни которой уходят во Вьетнам.

«Вредоносная кампания активна с 2015 года, в ней задействован целый набор сложных шпионских инструментов, с помощью которых злоумышленники могут извлекать данные жертв», — уточнили в «Лаборатории Касперского».

Конкретный образец шпионской программы, найденный в Play Store, может собирать данные о местоположении, историю телефонных звонков, список контактов, текстовые сообщения и список установленных приложений.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru