Android-зловред Dark Herring проник на 105 млн смартфонов, украл $100 млн

Android-зловред Dark Herring проник на 105 млн смартфонов, украл $100 млн

Android-зловред Dark Herring проник на 105 млн смартфонов, украл $100 млн

В ходе киберкампании, нацеленной на пользователей мобильных устройств, злоумышленникам удалось обогатиться на сотни миллионов долларов. А всё благодаря 470 вредоносным Android-приложениям, размещённым в официальном магазине Google Play Store.

Каждая из этих злонамеренных программ устанавливала на девайсы пользователей зловред, известный под именем Dark Herring. Команда Zimperium, наблюдавшая за активностью кибергруппы, оценила сумму ущерба в сотни миллионов долларов — около 15 долларов (1 194 руб.) на каждую жертву.

К счастью, на сегодняшний день Google уже удалила 470 опасных приложений из Play Store, однако это не значит, что угроза полностью миновала. В сторонних магазинах приложений этот софт всё ещё доступен.

Расчёт киберпреступников был на то, что лишние 15 долларов, добавленные к ежемесячным расходам на сотовую связь, вряд ли бросятся в глаза рядовому пользователю. Стоит учитывать, что в оборот злоумышленников попали более ста аккаунтов, которые и сложили в итоге такую крупную сумму прибыли.

Согласно отчёту Zimperium, вредоносное приложение Dark Herring было обнаружено более чем на 105 млн Android-устройств. Исследователи впервые обратили внимание на кампанию в марте 2020 года, вплоть до ноября операторы зловреда беспрепятственно обкрадывали владельцев смартфонов.

Специалисты Zimperium считают, что за Dark Herring стоит относительно новая киберпреступная группировка, использующая нестандартный подход и интересную инфраструктуру. Аналитики также привели диаграмму, на которой видно, под какую категорию мобильных приложений злоумышленники предпочитали маскировать свой софт:

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