Атаки Android-вредоноса на банки по всему миру связали с мексиканцем

Атаки Android-вредоноса на банки по всему миру связали с мексиканцем

Атаки Android-вредоноса на банки по всему миру связали с мексиканцем

Недавнюю кампанию по распространению Android-вредоноса, нацеленного на финансовые организации по всему миру, связали с неким киберпреступником мексиканского происхождения. Злоумышленник проводил атаки в период с  июня 2021 года по апрель 2023-го.

Специалист по кибербезопасности Пол Тилл присвоил организатору злонамеренной активности кодовое имя — Neo_Net. В отчёте Тилл пишет следующее:

«Несмотря на то что Neo_Net использовал относительно простые инструменты, ему удалось достичь неплохо результата. Приспособив свою инфраструктуру к конкретным целям, киберпреступник смог похитить более 350 тысяч евро с банковских счетов пользователей».

Более того, эксперты отмечают, что в руки Neo_Net попали персональные данные тысяч жертв. Среди атакованных кредитных организаций есть Santander, BBVA, CaixaBank, Deutsche Bank, Crédit Agricole и ING.

Neo_Net проживает в Мексике и, как считают исследователи, говорит на испанском языке. Скрывающийся под этим кодовым именем человек уже успел зарекомендовать себя в качестве опытного киберпреступника.

Neo_Net занимается продажей панелей управления для фишинговых атак, также он торгует скомпрометированными данными жертв. Кроме того, киберпреступник располагает собственной моделью «смишинг как услуга» (smishing-as-a-service) — Ankarex.

Именно смишинг (СМС-фишинг) является начальным этапом атак Neo_Net. Злоумышленник использует различные тактики, зачастую основанные на запугивании потенциальных жертв, чтобы перенаправить их на целевые страницы и получить учётные данные с помощью бота в Telegram.

«Фишинговые страницы были качественно настроены и защищены блокировкой запросов от пользователей десктопа. Помимо этого, страницы были закрыты от ботов и различных сканеров Сети. Целью была маскировка под легитимные банковские приложения», — поясняет Пол Тилл.

Есть информация, что некоторых пользователей уговаривали собственноручно устанавливать вредоносные Android-приложения под видом защитного софта. При установке такие программы запрашивали разрешение на чтение СМС-сообщений, чтобы вытаскивать из них коды двухфакторной аутентификации (2FA).

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