Критический баг StrandHogg 2.0 — новая угроза для Android 9.0 и ниже

Критический баг StrandHogg 2.0 — новая угроза для Android 9.0 и ниже

Критический баг StrandHogg 2.0 — новая угроза для Android 9.0 и ниже

Новая критическая уязвимость в мобильной операционной системе Android позволяет замаскировать вредоносные приложения под легитимные. В результате злоумышленник может незаметно красть конфиденциальную информацию, хранящуюся на устройстве пользователя.

Исследователи в области кибербезопасности из компании Promon присвоили проблеме безопасности имя StrandHogg 2.0. Этот баг затрагивает версии Android 9.0 и ниже (пользователям Android 10 беспокоиться не о чем).

Проблема безопасности уже получила идентификатор — CVE-2020-0096. Потенциальный атакующий может использовать StrandHogg 2.0, не имея при этом root-доступа — с помощью наложения окон и соответствующих разрешений в ОС злоумышленник может выкрасть учётные данные жертвы.

Помимо этого, StrandHogg 2.0 позволяет осуществить на Android-устройстве ряд следующих действий:

  • Прослушивать пользователя через микрофон.
  • Снимать фотографии с помощью камеры.
  • Читать и отправлять СМС-сообщения.
  • Записывать телефонные разговоры.
  • Перехватывать учётные данные.
  • Запрашивать данные геолокации.
  • Просматривать список контактов.

В случае успешной эксплуатации StrandHogg 2.0 вредоносные приложения могут ввести атакуемого пользователя в заблуждение, искусно имитируя интерфейс легитимного софта. Как объяснили эксперты Promon, зловреды могут оставаться незамеченными на протяжении долгого времени.

К счастью, разработчики Google уже выпустили соответствующий патч для Android версий 8.0, 8.1 и 9. Тем не менее, согласно оценкам специалистов, StrandHogg 2.0 в настоящее время угрожает 90% Android-устройств.

С демонстрацией эксплуатации уязвимости можно ознакомиться на видео ниже:

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