На Amazon продают приставки Android TV с коробочным вредоносом

На Amazon продают приставки Android TV с коробочным вредоносом

На Amazon продают приставки Android TV с коробочным вредоносом

Канадский консультант по системной безопасности купил на Amazon приставку Android TV и нашел в ней вредоносную программу, встроенную в прошивку. От китайских заводов до прилавков маркетплейсов дешевые устройства проходят через множество рук.

О неожиданной начинке Android TV пишет Bleeping Computer.

Речь идет о приставке T95 Android TV с процессором AllWinner T616. Её можно купить на Amazon, AliExpress и других крупных маркетплейсах.

Вредоносную программу обнаружил исследователь кибербезопасности Даниэль Милишич (Daniel Milisic).

Он купил приставку для запуска DNS-sinkhole Pi-hole. Она защищает устройство от нежелательного контента, рекламы и вредоносных сайтов без установки дополнительного ПО. Однако после анализа DNS-запросов в Pi-hole Милишич заметил, что устройство пытается подключиться к нескольким IP-адресам, связанным с активной вредоносной программой.

Эксперт считает, что зловред, установленный на модели T95 Android TV, представляет собой “штамм”, похожий на "CopyCat". Его впервые обнаружили в 2017 году, когда было заражено 14 млн Android-устройств. Злоумышленники заработали на нем свыше 1,5 млн долларов.

Милишич не только обнаружил вредонос, но и написал сценарий и инструкцию, чтобы помочь другим пользователям избавится от него.

Оказалось, что программа пытается получить дополнительную полезную нагрузку с сайтов ycxrl[.]com, cbphe[.]com и cbpheback[.]com.

Поскольку создать чистую прошивку для замены вредоносной трудно, исследователь решил изменить DNS C&C, направить запросы через веб-сервер Pi-hole и заблокировать их.

Пока непонятно, так “повезло” именно Милишичу или вирус есть во всех устройствах этой модели.

Путь недорогих ТВ-приставок на базе Android от заводов в Китае до витрин маркетплейсов тернист и туманен. Часто эти устройства продаются под разными торговыми марками и названиями без четкого указания места производства.

Обычно приставки проходят через множество рук и контор, где могут “подцепить” в коробку вредонос. Лучший способ обезопасить себя — выбирать устройства от известных поставщиков.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru