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.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru