Загрузчик троянов проник в Google Play, прикрывшись GitHub и Firebase

Загрузчик троянов проник в Google Play, прикрывшись GitHub и Firebase

Загрузчик троянов проник в Google Play, прикрывшись GitHub и Firebase

На Google Play обнаружены девять приложений с кодом Clast82, загружающим троянов AlienBot и mRAT. Обойти защитные механизмы интернет-магазина злоумышленникам помогло несколько уловок, в том числе использование репозиториев на GitHub и облачного сервиса Firebase. Узнав о новой неприятной находке, Google удалила зараженные программы из доступа.

Проведенный в Check Point Software анализ показал, что Clast82, добавленный в  легитимное приложение, умеет скрывать свое вредоносное поведение во время проверки на Google Play. В этом ему помогает параметр, присланный в конфигурационном файле с C2-сервера, к которому загрузчик обращается через Firebase. Значение параметра false запрещает ему выполнять основную задачу, значение true, получаемое после публикации зараженного приложения в магазине, дает «зеленый свет» на загрузку целевого APK по указанной ссылке.

Полезная нагрузка при этом хранится на GitHub. Если опция загрузки приложений из неизвестных источников на Android отключена, Clast82 каждые пять минут отображает жертве поддельное сообщение сервисов Google Play, убеждая ее разрешить установку.

 

Как оказалось, конечной целью операторов Clast82 являлась загрузка и запуск шпиона mRAT либо банковского трояна AlienBot. Последний не только ворует учетные данные и 2FA-коды из клиентов финансовых организаций, но также открывает удаленный доступ к Android-устройству, который злоумышленники могут использовать, например, для запуска TeamViewer. В ходе тестирования аналитики насчитали более 100 уникальных образцов AlienBot, загружаемых с помощью Clast82.

Код этого загрузчика был выявлен в следующих легитимных opensource-приложениях:

  • Cake VPN 
  • Pacific VPN 
  • eVPN
  • BeatPlayer
  • QR/Barcode Scanner MAX 
  • Music Player 
  • tooltipnatorlibrary 
  • QRecorder

Примечательно, что под каждую модификацию злоумышленники создавали поддельный аккаунт разработчика на Google Play и соответствующий репозиторий на GitHub. Однако эта дополнительная мера защиты оказалась шита белыми нитками: все аккаунты разработчика были зарегистрированы под одним и тем же адресом Gmail.

Специалисты Check Point передали в Google результаты исследования 28 января. Девятого февраля они получили ответ, подтверждающий удаление всех заряженных Clast82 приложений из интернет-магазина. 

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru