Фейковая копия LastPass для iPhone пробралась в Apple App Store

Фейковая копия LastPass для iPhone пробралась в Apple App Store

Фейковая копия LastPass для iPhone пробралась в Apple App Store

Разработчики LastPass предупреждают пользователей о фейковой копии менеджера паролей, которая распространяется в официальном магазине Apple App Store. Судя по всему, она используется для сбора учётных данных.

Поддельное приложение использует похожее на официальное имя: «LassPass» вместо «LastPass». Автор также взял похожую иконку и сделал красный интерфейс, напоминающий корпоративные цвета менеджера паролей.

Вредоносная копия размещена разработчиком с именем «Parvati Patel». Подозрение пользователей должно вызвать малое количество оценок и отзывов:

 

В сущности, это пример классической фишинговой схемы, цель которой — вытащить секреты, логины и пароли для аутентификации. Разработчики LastPass разместили в официальном блоге следующее уведомление:

«Мы включили URL на поддельную версию, а также ссылку на легитимное приложение, чтобы пользователи не запутались при загрузке менеджера паролей. Это временные меры, пока фейковую копию не удалят».

«Команда LastPass работает над тем, чтобы фишинговую программу убрали из магазина как можно скорее».

Интересно, что Apple, видимо, одобрила вредоносную копию менеджера паролей, поскольку так просто в App Store не проникнешь. Ранее киберпреступникам редко удавалось протащить в официальный магазин купертиновцев что-нибудь зловредное.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru