Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-вредонос FakeCalls опять дал о себе знать: троян имитирует телефонные вызовы более чем от 20 финансовых организаций в надежде выудить у клиентов банков данные их карт и другую важную информацию.

FakeCalls нельзя назвать новичком на ландшафте киберугроз. В апреле прошлого года мы писали, что этот зловред перехватывает звонки жертвы в техподдержку банка. Авторы маскировали его под одно из банковских приложений, отображая официальный логотип.

Теперь специалисты Check Point сообщают о новых образцах FakeCalls, в которых появилось несколько новых функциональных возможностей, позволяющих уходить от защитных решений.

«Мы обнаружили более 2500 семплов этого вредоноса, каждый из которых использовал маскировку под разные финансовые организации. Кроме того, эта версия FakeCalls задействует техники антианализа», — пишет Check Point в отчёте.

«Авторы трояна уделили особое внимание защите своего детища и имплементировали ряд уникальных функций, которые ранее нам не встречались».

FakeCalls попадает на устройство жертвы с помощью фишинга или вредоносного сайта. Одна из новых функций трояна — «multi-disk» — манипулирует данными ZIP-заголовка файла APK. Именно так зловред устанавливает высокие значения EOCD-записи, чтобы запутать защитные решения.

Ещё один механизм реализует манипуляцию файлом AndroidManifest.xml, что помогает спрятать имя изначального создателя файла.

 

Последний один новый приём FakeCalls — добавить множество файлов внутрь директорий в APK, в результате чего имена файлов и пути превышают 300 символов. По словам Check Point, это также может затруднять детектирование трояна.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru