Новый метод позволяет перехватывать сканирование отпечатков в Android

Новый метод позволяет перехватывать сканирование отпечатков в Android

Новый метод позволяет перехватывать сканирование отпечатков в Android

Один из студентов Китайского университета Гонконга обнаружил интересную форму атаки, использующую встроенный в современные Android-смартфоны сканер отпечатков пальцев. Новая злонамеренная техника получила имя «Fingerprint-Jacking».

Свою находку Сяньбо Ван описал на конференции Black Hat Europe. Оказалось, что специалист искал баги в мобильном приложении Wallet, а выявил куда более серьёзную проблему безопасности.

Атака вида «Fingerprint-Jacking» основана на пользовательском интерфейсе и функции сканирования отпечатков пальцев в мобильных приложениях. На конференции Ван продемонстрировал обнаруженный метод. Сначала он запустил на устройстве под Android 10 приложение Magisk, способное контролировать программы, у которых есть root-доступ.

Затем он открыл обычное приложение-дневник и увидел экран блокировки. С помощью сканирования отпечатка пальца специалист разблокировал устройство и снова попал в приложение-дневник. Однако после повторного запуска Magisk стало понятно, что у софта теперь есть root-доступ на девайсе.

«Цель подобной атаки — заставить жертву одобрить вредоносные действия без её ведома. Для этого могут использоваться приложения с минимальными правами в системе», — объяснил сам эксперт.

В ходе исследования Ван пытался выяснить, может ли одно приложение использовать API для сканирования отпечатков (FingerprintManager), когда другое находится на переднем плане. Несмотря на попытки разработчиков Android блокировать подобное поведение, специалист нашёл способ обойти эти ограничения.

Описанная атака основывается на том, что на мобильном устройстве пользователя уже установлено вредоносное приложение, замаскированное под легитимное. Именно этот вредонос должен вызвать функцию сканирования отпечатка пальца в другой программе.

Вывод пользовательского интерфейса должен заставить жертву поднести палец к сканеру, а результат перенаправляется вредоносному приложению в фоновом режиме. Таким образом происходит несанкционированная авторизация, а зловред получает возможность выполнить ране недоступные действия.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru