Android-троян Anubis вернулся и нацелен на 394 банковских приложения

Android-троян Anubis вернулся и нацелен на 394 банковских приложения

Android-троян Anubis вернулся и нацелен на 394 банковских приложения

Знаменитый банковский троян Anubis, атакующий владельцев мобильных устройств на Android, снова в деле. В новой кампании операторы вредоноса поразили почти 400 различных финансовых приложений и криптовалютных кошельков, из которых зловред пытался украсть деньги.

По словам специалистов компании Lookout, зафиксировавших новые атаки, киберкампания всё ещё находится в фазе тестирования и оптимизации. Возможно, в будущем преступники нарастят обороты и выйдут на другие масштабы.

Напомним, что впервые Anubis появился на одном из российских киберпреступных форумов в 2016 году. Тогда злоумышленники опубликовали исходный код трояна, а также приложили инструкцию по использованию для желающих получить с его помощью прибыль.

В дальнейшем вредонос существенно усовершенствовали, после чего кибергруппировки начали делиться его кодом между собой. В 2019 году Anubis получил практически полностью функциональный модуль вымогателя и пробрался в официальный магазин Google Play Store под видом безобидного приложения.

В прошлом году троян вернулся на ландшафт киберугроз с крупной фишинговой кампанией, в ходе которой операторы атаковали 250 банковских приложений и программ для онлайн-шопинга. Кража учётных данных происходила за счёт наложения фейковых форм для ввода.

 

Как отметили исследователи из Lookout, теперь Anubis охотится за 394 приложениями. Помимо этого, троян нарастил функциональные возможности, среди которых теперь:

  • Запись активности на экране и звука через микрофон.
  • Использование SOCKS5 для доставки пакетов и маскировки коммуникаций.
  • Снятие скриншотов.
  • Массовая отправка СМС-сообщений конкретным лицам.
  • Извлечение контактов.
  • Чтение, удаление и блокировка уведомлений об СМС-сообщениях.
  • Отправка запроса USSD-кода, чтобы проверить остаток на банковском счету жертвы.
  • Блокировка дисплея и запрос выкупа за возврат в прежнее состояние.
  • Мониторинг активности приложений.
  • Фиксация данных GPS.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru