Замаскированный под моды WhatsApp Android-троян проник на 500 000 устройств

Замаскированный под моды WhatsApp Android-троян проник на 500 000 устройств

Замаскированный под моды WhatsApp Android-троян проник на 500 000 устройств

Исследователи в области кибербезопасности обратили внимание на одну из вредоносных программ для мобильной операционной системы Android. Вредоносу удалось с января беспрепятственно распространяться в Google Play Store и пробраться более чем на полмиллиона устройств.

О злонамеренном приложении, которое авторы замаскировали под WhatsApp-моды, рассказали специалисты компании «Доктор Веб». По их словам, киберпреступники добавили вредоносную составляющую в неофициальные реализации GBWhatsApp, OBWhatsApp и WhatsApp Plus.

Такие моды, как правило, обеспечивают поддержку арабского языка, виджеты на главном экране, различные опции статусов, блокировку звонков и возможность сохранять присылаемые медиафайлы в автоматическом режиме.

 

Поскольку моды, расширяющие функциональность мессенджера, пользуются популярностью, злоумышленники решили оснастить их вредоносным кодом. Использование сервиса Flurry помогло операторам Android-зловреда пробраться в магазины приложений Google Play Store и Samsung Galaxy Store.

Кроме того, вредоносное приложение загружает дополнительный APK с командного сервера, маскируя его под обновление мода. После установки всего необходимого троян может перенаправлять жертву на злонамеренные сайты и отображать диалоговые окна для ввода информации.

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