Group-IB: полностью защититься от мобильного шпионажа невозможно

Group-IB: полностью защититься от мобильного шпионажа невозможно

Group-IB: полностью защититься от мобильного шпионажа невозможно

Смартфон продолжает следить за своим владельцем даже в выключенном состоянии. Все умные устройства передают телеметрию. Под это понятие можно подогнать любой сбор данных, предупреждают эксперты.

Полностью защититься от "мобильного шпионажа" невозможно, рассказали РИА Новости в компании Group-IB. Функции наблюдения за пользователем встроены в операционную систему электронного устройства, и даже выключенные смартфоны продолжают обмениваться информацией.

Сами iPhone и Android-смартфоны, а также умные устройства передают телеметрию — например, голосовые помощники записывают обстановку вокруг пользователя, объясняет специалист лаборатории компьютерной криминалистики Group-IB Игорь Михайлов. Телеметрия — очень обтекаемое понятие, под которым может скрываться что угодно.

"Смартфон фонит данными", — говорит Михайлов.

Несмотря на это, слежку можно свести к минимуму. Специалисты советуют не устанавливать приложения из непроверенных источников, удалять неиспользуемые, ограничивать доступ приложений к камере, диктофону, а также геопозиции.

Многие компании на протяжении долгого времени не раскрывали, какие именно данные они получали с помощью телеметрии.

Современные смартфоны передают разработчикам устройств или операционных систем данные о своих владельцах на регулярной основе, а пользователи, устанавливая приложения, с этим фактически соглашаются.

Например, сервисы о трафике на дорогах автоматически передают данные геопозиции на сервера компаний-разработчиков.

"Часто пользователю достаточно произнести некое ключевое слово, чтобы различные ресурсы стали показывать ассоциированную с ним рекламу. Также реклама может быть связана с местоположением устройства", — объясняет Михайлов.

Тема прослушки хозяев “умными” устройствами стала актуальной после новости о том, что “Алиса” от Яндекса включается в случайный момент времени без уведомления пользователя. Информацию об этом опубликовал сам разработчик в отчете внутреннего расследования по следам утечки исходного кода компании. Яндекс подчеркивает, что использует функцию только в бета-версии голосового помощника и только для улучшения качества сервиса.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru