В 2020 году число мобильных банковских троянов выросло в два раза

В 2020 году число мобильных банковских троянов выросло в два раза

В 2020 году число мобильных банковских троянов выросло в два раза

Согласно статистике «Лаборатории Касперского», в прошлом году среднемесячная норма атак на мобильные устройства несколько снизилась — на 865 тыс. при разбросе показателей от 4,5 млн до 8 миллионов. Рост числа детектов происходил в основном за счет программ принудительного показа рекламы (adware); количество найденных банковских троянов в сравнении с 2019 годом увеличилось в два раза.

В первом полугодии агрессия мобильных зловредов заметно снизилась — по всей видимости, из-за неясной ситуации с COVID-19. В середине года, когда положение дел на этом фронте стало более предсказуемым, в Kaspersky зафиксировали рост количества атак.

Авторы вредоносов для мобильных устройств обычно используют элементы социальной инженерии, чтобы заставить пользователя загрузить зловредный APK. В прошлом году названия многих вредоносных пакетов включали слово «covid» и под этой личиной скрывали шпиона, банкера, рекламщика или трояна-дроппера.

Шифровальщик Trojan-Ransom.AndroidOS.Agent.aq зачастую распространялся с именем, содержащим слово «corona». Авторы банковского трояна Cebruser попросту переименовали его в Coronavirus, а создатели GINP стали выдавать его за платное приложение для поиска зараженных ковидом.

 

За год защитные решения Kaspersky для мобильных устройств совокупно обнаружили 5 683 694 вредоносных установочных пакета — на 2,1 млн больше, чем в 2019 году. Разбор нового улова показал, что количество банковских троянов увеличилось до 156 710, число вымогательских программ сократилось почти в 3,5 раза.

Количество бэкдоров увеличилось в три раза, однако почти все угрозы этого класса относятся к очень старым семействам, которые скорее всего утратили свою актуальность. Число эксплойтов для Android возросло в 17 раз — в основном за счет LPE-кодов (обеспечивающих локальное повышение привилегий), заточенных под Android версий с четвертой по седьмую. Также в 12 раз увеличилось количество угроз класса Trojan-Proxy.

В августе эксперты наблюдали резкий рост числа атак банковских троянов для мобильных устройств. Особой активностью при этом отличался Asacub, на долю которого в 2020 году пришлась четверть атакованных банкерами пользователей.

Рейтинг стран по этому показателю, согласно Kaspersky, заметно изменился. Россия, которая удерживала первенство на протяжении трех лет, опустилась на седьмую строчку (0,25% атакованных пользователей). Новый список возглавила Япония (2,83%), второе место занял Тайвань (0,87%), на третьем оказалась Испания (0,77%).

 

Говоря о финансовых угрозах, исследователи особо отметили Knobot (1,53% обнаруженных пакетов банкеров) — относительно нового оверлейного зловреда, способного перехватывать СМС-сообщения с кодами 2FA. Этот троян примечателен тем, что снабжен инструментами, не характерными для банкеров — например, механизмом перехвата ПИН-кодов с помощью «Специальных возможностей» Android (Accessibility Services).

У 30 тыс. пользователей защитных решений Kaspersky был найден дроппер Hqwar, который обычно загружает финансовых зловредов, ориентированных на приложения российских банков.

Обнаруженные программы класса adware, как правило, распространялись в виде репаков популярных приложений — мобильных игр, фонариков и проч. В этом виде они нередко проникали на Google Play.

Чтобы затруднить удаление своих продуктов с мобильных устройств, их авторы заключали соглашение о предустановке с производителями Android-устройств или вступали в партнерские отношения с ботоводами. В последнем случае боты-загрузчики нередко устанавливали рекламный компонент в системные разделы ОС — для верности.

Общее число атак вымогательских программ за год сократилось, однако в сентябре наблюдался резкий рост этого показателя. Виновником всплеска, по данным Kaspersky, оказался Trojan-Ransom.Win32.Encoder.jya; этот шифровальщик для Windows попадал на Android случайно — в результате скачивания мобильным клиентом Telegram.

Как и в прошлом году, наибольший процент пользователей, атакованных шифровальщиками, оказался в США (2,25%), где свирепствовал Svpeng. Второе место в этом рейтинге сохранил Казахстан (0,77%), третье вновь занял Иран (0,35%).

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