В Испании задержаны предполагаемые операторы Android-ботнета FluBot

В Испании задержаны предполагаемые операторы Android-ботнета FluBot

В Испании задержаны предполагаемые операторы Android-ботнета FluBot

В Барселоне проведены аресты по делу о распространении банковского трояна FluBot, поразившего как минимум 60 тыс. Android-устройств — в основном в Испании. По имеющимся данным, ботоводы не только опустошали счета с помощью вредоносной программы, но также отмывали краденые деньги, покупая на них товары для перепродажи.

В ходе полицейских рейдов задержаны четыре молодых человека в возрасте от 19 до 27 лет. Двое из них, предполагаемые лидеры преступной группировки, заключены под стражу, остальных отпустили на свободу, обязав являться в суд каждые две недели. При обысках были изъяты документы, лэптопы, денежные средства и мобильные телефоны в невскрытой упаковке — по всей видимости, купленные на деньги жертв заражения.

Один арестованный, по версии следствия, написал код FluBot (PDF) и создавал поддельные страницы регистрации в системах онлайн-банкинга. Злоумышленники распространяют трояна с конца прошлого года через ссылки в СМС-сообщениях, имитирующих уведомления почтовой службы или Google Chrome.

При установке оверлейный зловред FluBot, он же Fedex Banker (PDF) и Cabassous, запрашивает разрешения на доступ к специальным возможностям Android (Accessibility Services) с тем, чтобы его фишинговые страницы отображались поверх окон банковских приложений. Данные, собранные с их помощью, бот отсылает на свой сервер; он также умеет перехватывать одноразовые коды, высылаемые клиентам банков для подтверждения прав на проведение транзакций, и воровать контакты из адресной книги жертв для дальнейшего распространения инфекции.

На настоящий момент испанские киберкопы выявили 71 тыс. вредоносных СМС-сообщений, разосланных в рамках FluBot-кампании. Исследователям из швейцарской ИБ-компании PRODAFT удалось получить доступ к C2-серверу ботнета. На нем были обнаружены данные о 60 тыс. заражений и телефонные номера 11 млн пользователей — 97% из них проживают в Испании (это почти четверть населения страны).

Анализ показал, что для поиска командного сервера FluBot запускает генератор DGA, способный создавать 5 тыс. доменных имен в месяц. Для защиты C2-коммуникаций зловред использует шифрование, с обменом ключами по протоколу Диффи-Хеллмана и созданием подписи RSA для аутентификации секретного ключа.

По состоянию на начало января список мишеней FluBot состоял из ряда банков, осуществляющих деловые операции в Испании, однако в его коде были обнаружены переменные на польском и немецком языках. В настоящее время ботнет все еще активен, и армия сайтов, загружающих зловредные APK на смартфоны пользователей, продолжает расти. 

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