Повержен ботнет для накрутки рекламных кликов, заарканивший 11 млн iPhone

Повержен ботнет для накрутки рекламных кликов, заарканивший 11 млн iPhone

Повержен ботнет для накрутки рекламных кликов, заарканивший 11 млн iPhone

Эксперты HUMAN Security выявили и пресекли масштабную схему угона рекламных блоков, полагающуюся на JavaScript. Чтобы выиграть тендер на показ видеорекламы, злоумышленники подменяли ID приложений и издателей; данная киберкампания затронула около 11 млн мобильных устройств — в основном на iOS.

Мошенническая операция получила название VASTFLUX — от VAST (Digital Video Ad Serving Template, стандарт коммуникаций между рекламными сервисами и видеоплеерами) и Fast Flux (техника маскировки, предполагающая динамическую перерегистрацию IP-адресов или доменов). Чтобы добиться своей цели, злоумышленники внедряли JavaScript в медийные креативы; инъекция давала возможность расположить скрытые рекламные плееры друг за другом и регистрировать «просмотры» рекламы.

Атака при этом осуществлялась следующим образом. Целевое приложение запрашивает рекламный баннер у своего поставщика; партнеры, жаждущие попасть в рекламный блок, подают заявку на участие в аукционе. Если победитель связан с VASTFLUX, в слот помещается статичное изображение и происходит инъекция JavaScript.

Обфусцированный скрипт расшифровывает конфигурационные данные (положение, размер, тип рекламы, видеоплеер, дополнительные параметры для стека плееров) и обращается к C2 для получения информации о том, что разместить за статичным баннером. Вместе с инструкциями ему отдаются списки ID популярных приложений и издателей для спуфинга — с тем, чтобы привлечь внимание рекламодателей к «перспективной» возможности.

По данным HUMAN, злоумышленники таким образом суммарно сымитировали более 1700 мобильных программ и 120 издателей. Им также удавалось наложить друг на друга до 25 рекламных роликов, приносящих доход от просмотра, хотя жертвы на самом деле не видели ни один из них.

Загрузка и параллельный запуск рекламы при этом не прекращались, пока слот с вредоносным кодом не закроется. Чтобы избежать детектирования, VASTFLUX старался не использовать теги верификации, по которым продавцы рекламы отслеживают успех маркетинговых кампаний.

Разбор вредоносного JavaScript-кода позволил выявить командную инфраструктуру бот-сети, и минувшим летом эксперты предприняли три попытки ликвидации, заручившись поддержкой клиентов, партнеров и владельцев пострадавших брендов. После второй акции трафик VASTFLUX сократился на 92%; к началу декабря число тендерных заявок, генерируемых на ботнете (на пике до 12 млрд в сутки), сократилось до нуля.

 

В HUMAN уже наработан опыт борьбы с подобным мошенничеством. В прошлом году исследователи помогли пресечь деятельность Scylla, атаковавшей рекламные SDK в 80 приложениях для Android и 9 — для iOS. Ранее таким же образом были ликвидированы ботнеты для накрутки рекламных кликов 3ve (более 1 млн зараженных IP), PARETO (около 1 млн Android-устройств) и Methbot (более 0,5 млн ботов).

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