Новый Android-вредонос крадёт учётные данные от Netflix, Instagram, Twitter

Новый Android-вредонос крадёт учётные данные от Netflix, Instagram, Twitter

Новый Android-вредонос крадёт учётные данные от Netflix, Instagram, Twitter

Новая вредоносная программа для Android, получившая имя MasterFred, использует наложение фейковых форм для ввода учётных данных, чтобы перехватывать и передавать оператору логины и пароли пользователей Netflix, Instagram и Twitter.

Помимо этого, MasterFred также интересуется банковскими приложениями, пытаясь украсть данные для входа. Для этого разработчики создали фейковые формы на разных языках. В нужное время зловред просто подставляет такую форму поверх легитимного приложения.

MasterFred впервые засветился на площадке VirusTotal, куда он попал в июне 2021 года. А неделю назад специалист в области кибербезопасности Альберто Сегура опубликовал второй семпл вредоносного приложения.

Изучив MasterFred, специалисты антивирусной компании Avast пришли к выводу, что вредонос использует специальные возможности операционной системы Android (Android Accessibility). Именно благодаря им фейковые формы для входа накладываются на легитимные приложения.

Также можно отметить, что MasterFred отличает использование Tor2Web-прокси — Onion.ws для доставки украденной информации на серверы в сети Tor, находящиеся под контролем злоумышленников.

Как минимум одну копию зловреда нашли в Google Play Store, а это значит, что он однозначно распространяется на сторонних площадках. Индикаторы компрометации можно найти в отчёте Avast.

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