Злоумышленники внедрили шпионов в обновления для NoxPlayer

Злоумышленники внедрили шпионов в обновления для NoxPlayer

Злоумышленники внедрили шпионов в обновления для NoxPlayer

Неизвестные хакеры получили доступ к серверам создателя Android-эмулятора NoxPlayer и подменили URL-указатели обновлений, готовых к раздаче. В итоге на машины пользователей избирательно устанавливаются троянизированные версии апдейтов, загружающие программу-шпиона. На настоящий момент выявлено пять жертв целевых атак в Гонконге, Шри-Ланке и на Тайване.

Эмулятор платформы Android разработки гонконгской компании BigNox зачастую используется для запуска онлайн-игр на компьютерах под управлением Windows и macOS. По оценке BigNox, ее продукт NoxPlayer установили свыше 150 млн пользователей, проживающих в 150 странах.

Атаку на инфраструктуру BigNox обнаружили исследователи из ESET — в ИБ-компании ей присвоили кодовое название «Операция NightScout». По данным специалистов, взлом сети создателя NoxPlayer произошел как минимум в сентябре прошлого года; злонамеренный характер этого вторжения стал очевидным 25 января. Исследователи полагают, что конечной целью авторов атаки является сбор информации об определенных геймерах, использующих продукт BigNox.

Расследование показало, что злоумышленникам удалось взломать файловый сервер BigNox (res06.bignox.com) и загрузить на него зловреда. Скорее всего, они также скомпрометировали API, через который NoxPlayer получает информацию о наличии обновлений.

В отличие от легитимных апдейтов вредоносные файлы не имеют цифровой подписи. По всей видимости, систему сборки кода атака на BigNox не затронула.

Исследователям удалось выявить три варианта полезной нагрузки, раздаваемой под видом обновлений NoxPlayer. Одна из них — недокументированный бэкдор, способный по команде удалять, сливать на сторону или загружать файлы.

Вторая состояла из нескольких файлов и маскировалась под Windows-утилиту Sandboxie, позволяющую запускать приложения в песочнице. На поверку зловред оказался загрузчиком Gh0st RAT — трояна, обычно используемого в APT-атаках с целью шпионажа.

Оба эти вредоноса раздавались с взломанного сервера BigNox в сентябре. Позднее злоумышленники подняли собственный сервер фальшивых апдейтов, который начал отдавать загрузчика другого хорошо известного шпиона — PoisonIvy. Этот RAT-троян тоже некогда пользовался большой популярностью у APT-групп.

Полученные результаты ESET попыталась передать в BigNox, но создатель NoxPlayer заявил, что вторжение не имело для него никаких последствий. От помощи в расследовании он тоже отказался.

Пользователям затронутого продукта эксперты советуют переустановить его с чистого носителя. Загружать обновления с серверов BigNox пока не рекомендуется, а лучше вовсе деинсталлировать NoxPlayer.

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