29 вредоносов для Android, 3,5 млн загрузок — новая кампания мошенников

29 вредоносов для Android, 3,5 млн загрузок — новая кампания мошенников

29 вредоносов для Android, 3,5 млн загрузок — новая кампания мошенников

29 вредоносных Android-приложений, которые в общей сложности загрузили 3,5 млн раз, заваливают пользователей странной рекламой. Так выглядит новая кампания кибермошенников в Google Play Store.

Все вредоносные программы прикрываются софтом для обработки фотографий. На деле же ни одна из заявленных функциональных возможностей не реализуется, вместо этого пользователя бомбят случайными рекламными объявлениями.

Мошеннические приложения пытаются скрыть своё присутствие в системе — прячут иконки с рабочего стола сразу после установки.

В общей сумме, если верить отчёту специалистов из White Ops, в Google Play Store нашли 29 вредоносных программ. После анализа мошеннического софта стало ясно, что он генерирует подозрительно большой объём рекламного трафика.

Исследователи назвали кампанию злоумышленников «ChartreuseBlur», поскольку большинство приложений содержало в названии слово «Blur». Неудивительно, ведь софт был заявлен как фоторедакторы, позволяющие замазать (или «заблюрить») отдельные части фотографии.

Все навязчивые рекламные объявления появляются буквально ниоткуда и мешает людям нормально пользоваться своими девайсами.

При этом, как подчеркнули изучавшие софт эксперты, вредоносная составляющая проявляет себя далеко не сразу. Всего есть три ступени «эволюции» кода злонамеренных Android-приложений. На первых двух код вполне безобиден, а уже третья ступень отмечается нездоровой активностью программы.

С полным списком зловредов, их разработчиками и количеством загрузок можно ознакомиться здесь [PDF].

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