Миллионы бюджетных Android-смартфонов уходят с заводов с вредоносами

Миллионы бюджетных Android-смартфонов уходят с заводов с вредоносами

Миллионы бюджетных Android-смартфонов уходят с заводов с вредоносами

Недобросовестные разработчики заразили миллионы смартфонов на Android вредоносной прошивкой еще до того, как девайсы отравились с заводов в продажу. Об этом рассказали специалисты Trend Micro на мероприятии Black Hat Asia.

Само собой, это более дешевые модели Android-устройств. Проблема кроется в аутсорсинге, из-за которого участники производственной цепочки — например, разработчики прошивки — могут протащить вредоносный код.

Эксперты отметили, что это «растущая проблема» как для пользователей, так и для корпораций. Федор Ярочкин из Trend Micro объясняет ситуацию так:

«Какой самый простой способ заразить миллионы мобильных устройств? Сделать это еще на заводе. Это можно сравнить со впитывающим жидкость деревом: если занести инфекцию в корень, она распространится повсюду, включая каждую ветку и каждый листок».

По словам специалиста, подобная предустановка началась после того, как цены на смартфоны упали. Уровень конкуренции разработчиков прошивок вышел на такой уровень, что просить много денег за свой продукт они больше не смогли.

«Но, само собой, ничего бесплатного не бывает. В результате разработчики стали внедрять так называемые “бесшумные“ плагины», — подытоживает Ярочкин.

Команда исследователей изучила свыше десятка образов прошивок и нашла более 80 таких плагинов. Их задача — красть данные и доставлять определенную информацию, что помогает разработчикам зарабатывать.

Фактически заложенные на заводах вредоносы превращают мобильные устройства в прокси, которые используются для кражи СМС-сообщений, а также получения доступа к аккаунтам в соцсетях. Злонамеренный код помогает осуществлять и клик-фрод.

Специалисты подчеркнули, что им удалось обнаружить предустановленные зловреды на телефонах как минимум десяти вендоров, хотя есть предположение, что еще около 40 производителей имеют схожую ситуацию. Команда Ярочкина рекомендует выбирать более дорогие модели Android-смартфонов, чтобы не стать жертвой вшитых вредоносов.

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