Рекламная кампания LuckyBoy атакует пользователей iOS, Android, XBox

Рекламная кампания LuckyBoy атакует пользователей iOS, Android, XBox

Рекламная кампания LuckyBoy атакует пользователей iOS, Android, XBox

В недавно обнаруженной вредоносной рекламной кампании, нацеленной на пользователей мобильных и других подключённых к Сети устройств, злоумышленники прибегли к серьёзной обфускации, помогающей им уйти от детектирования.

Многоступенчатая кампания, получившая имя LuckyBoy, атакует преимущественно пользователей iOS, Android и Xbox. С декабря 2020 года киберпреступникам удалось проникнуть более чем в десять систем Demand Side Platforms (DSP).

По словам исследователей из компании Media Trust, вредоносная программа, фигурирующая в операциях злоумышленников, проверяет наличие в атакованной системе тестовой среды или активных отладчиков. Если зловред обнаружит что-либо из этого, он сразу завершит работу.

Также вредонос запускает пиксель для отслеживания, который способен перенаправлять жертву на вредоносные сайты, фишинговые страницы, где предлагают фейковые обновления антивирусов.

В ходе кампании LuckyBoy операторы вредоносной программы собирают данные атакованного устройства: число ядер процессора, уровень заряда батареи, наличие плагинов, размер окна, код страны и пр.

В настоящее время Media Trust вместе с Google пытаются остановить кампанию злоумышленников.

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