Хакеры регистрируют одноразовые аккаунты через заражённые Android-девайсы

Хакеры регистрируют одноразовые аккаунты через заражённые Android-девайсы

Хакеры регистрируют одноразовые аккаунты через заражённые Android-девайсы

Исследователи изучили сервисы для СМС-верификации аккаунтов и выявили масштабную платформу киберпреступников, построенную на ботнете. Последний насчитывал тысячи заражённых мобильных устройств на Android. По словам специалистов, их находка ещё раз подчеркнула недостатки СМС-валидации аккаунтов.

Так называемые PVA-сервисы (phone-verified account), получившие распространение в 2018 году, дают пользователям возможность задействовать альтернативные телефонные номера, с помощью которых можно регистрировать учётные записи на различных сайтах.

Преимущество таких сервисов в том, что они помогают людям обойти верификацию аккаунта по СМС и даже механизмы входа в учётную запись, использующие короткие коды (тоже приходят в СМС-сообщениях).

«Киберпреступники могут использовать такие сервисы для создания верифицированных аккаунтов, а дальше с их помощью осуществлять мошенническую и другую преступную деятельность», — пишут исследователи из Trend Micro.

Собранные специалистами данные показали, что большинство заражённых в этой кампании мобильных устройств находились в Индонезии (47 357), затем шла Россия (16 157), третье место досталось Таиланду (11 196). Также в десятку вошли Индия (8 109), Франция (5 548), Перу (4 915), Марокко (4 822), Южная Африка (4 413), Украина (2 920) и Малайзия (2 779).

Большая часть затронутых устройств — бюджетные модели Android-смартфонов от таких производителей, как Lava, ZTE, Mione, Meizu, Huawei, Oppo и HTC. Эксперты указали на конкретный сервис smspva[.]net, использующий скомпрометированные девайсы на Android. Вредоносная программа могла проникнуть на эти смартфоны одним из двух способов: через случайно загруженный плохой софт или через предустановленные сомнительные приложения.

 

В качестве примера одного из подобных вредоносов исследователи привели Guerrilla (plug.dex), который разработан специально для парсинга СМС-сообщений. Этот зловред сверяет полученную из текстовых сообщений информацию с шаблонами, размещёнными на серверах операторов.

Проще говоря, обнаруженный Trend Micro ботнет предоставляет лёгкий доступ к тысячам телефонных номеров в разных странах. Как будут использоваться эти номера — тут уж зависит от фантазии злоумышленников.

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