Фейковые моды для Minecraft заспамили более 1 млн пользователей Android

Фейковые моды для Minecraft заспамили более 1 млн пользователей Android

Фейковые моды для Minecraft заспамили более 1 млн пользователей Android

Кибермошенникам в очередной раз удалось обойти защитные меры официального магазина приложений для AndroidGoogle Play Store. В результате более миллиона пользователей пострадали от фейковых модов для популярной игры Minecraft.

Основная задача злоумышленников в этой кампании — заманить детей и подростков, которые хотят модифицировать геймплей. Поддельные моды не устанавливают вредоносную программу, однако фактически не дают нормально пользоваться устройством.

Как только доверчивый пользователь установит фейковые моды для Minecraft, устройство заспамят агрессивные рекламные объявления на полный экран. Например, окно браузера с рекламой будет запускаться каждые две минуты.

Во многом поведение адваре будет зависеть от соответствующих команд, полученных от сервера. Открыть Google Play, Facebook или запустить видео на YouTube — всё это нежелательный софт может сделать с лёгкостью.

Специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского», проанализировавшие кампанию злоумышленников, пришли к выводу, что самый успешный набор модов установили более миллиона пользователей Android.

Мошенники всячески пытаются запутать следы, публикуя приложения от лица якобы разных разработчиков. А набрать приемлемый рейтинг киберпреступникам помогают боты и фейковые отзывы на пять звёзд.

Игорь Головин, специалист «Лаборатории Касперского», рассказал, что в отдельных случаях злоумышленники даже не утруждались писать разные описания для своих приложений. Например, одна из опечаток (или ошибок) позволила исследователям выйти на всю схему мошенников.

После установки сомнительный софт скрывает свою иконку, что затрудняет его удаление. Эксперты рекомендуют в этом случае деинсталлировать адваре через меню приложений. К счастью, эти приложения просты в реализации, поэтому не пытаются восстановиться после удаления.

Google уже удалил нежелательные программы со своей официальной площадки, однако стоит учитывать, что они до сих пор присутствуют в сторонних магазинах. Лучше их знать в лицо, поэтому приводим имена:

  • Zone Modding Minecraft
  • Textures for Minecraft ACPE
  • Seeded for Minecraft ACPE
  • Mods for Minecraft ACPE
  • Darcy Minecraft Mod

В этом месяце мы также сообщали о похожей кампании. Вредоносы в Google Play Store прикрывались скинами и модами для игры Minecraft, а на деле снимали с геймеров по $120 в месяц.

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