Раскрыты секреты шпионского тандема Predator – Alien для Android

Раскрыты секреты шпионского тандема Predator – Alien для Android

Раскрыты секреты шпионского тандема Predator – Alien для Android

Эксперты Cisco Talos и Citizen Lab опубликовали результаты анализа семпла шпионской программы Predator и ее загрузчика Alien. Как оказалось, «Хищник» и «Чужой» тесно взаимодействуют, пытаясь собрать информацию в обход штатных средств защиты Android.

По данным Cisco, коммерческий шпион Predator разработки израильской Intellexa (ранее Cytrox) применяется против правозащитников, журналистов, политиков как минимум с 2019 года. Мобильный зловред обладает гибкой архитектурой, обеспечивающей доставку новых Python-модулей без повторного эксплойта.

Существуют две версии вредоноса: для iOS и Android; для совместного исследования был выбран образец, заточенный под Android. Анализ показал, что он умеет записывать телефонные звонки, собирать информацию из мессенджеров, а также скрывать приложения и предотвращать их исполнение при загрузке ОС.

Функциональность Alien оказалась более богатой, чем у традиционных загрузчиков. Модуль внедряется в ключевой Android-процесс zygote64, скачивает с вшитого адреса библиотеку и дополнительные файлы Predator, активирует их и продолжает работать, обеспечивая взаимодействие шпионских компонентов.

При запуске Alien прежде всего определяет производителя зараженного устройства. Если это Samsung, Huawei, Oppo или Xiaomi, выполняется рекурсивное перечисление папок с этим именем — для последующей кражи пользовательских данных из браузеров, мессенджеров, клиентов имейл и соцсетей.

Вредоносный имплант умеет копировать содержимое конфигурационных файлов, списка контактов и телефонных вызовов, папок мультимедиа. Он также отвечает за обновление Predator , а для сокрытия его модулей ставит хуки на функцию ioctl() биндера Android.

Важной функцией шпиона является обход ограничений SELinux. Зловред использует контекст этого штатного механизма для получения доступа к нужным ему приложениям и файлам жертвы. Абьюз позволяет также скрывать вредоносные команды ioctl в системе: межпроцессное взаимодействие не входит в зону ответственности SELinux.

Многофункциональный модуль Alien также помогает Predator выводить краденые данные: он сохраняет их в общей области памяти перед записью на диск и последующей эксфильтрацией. Этот процесс тоже не вызывает подозрений у SELinux.

 

Сам Predator прибывает в систему в виде ELF-файла и создает среду выполнения Python, облегчающую шпионаж с помощью разнообразных модулей. Во взаимодействии с Alien зловред может выполнять произвольный код, вести аудиозапись, воровать данные, скрываться от обнаружения.

Интересной особенностью Predator является способность подменять SSL-сертификаты для перехвата зашифрованного трафика. Вредонос добавляет свой (кастомный) сертификат на уровне пользователя, чтобы не создавать помех нормальной работе устройства: подобное вмешательство могло бы выдать подмену.

Два модуля шпиона — tcore и kmem — извлечь и изучить не удалось. Первый предположительно используется для отслеживания местоположения зараженного устройства, второй позволяет зловреду повысить привилегии и получить доступ к пространству адресов ядра на чтение и запись.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru