Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Новый вектор атаки на Android-устройства, в котором фигурирует вредоносное приложение Snowblind, использует защитную функциональность операционной системы для обхода установленных ограничений и кражи конфиденциальных данных.

Задача Snowblind в этой схеме — перепаковать атакуемое приложение, чтобы последнее не смогло детектировать использование специальных возможностей Android (accessibility services).

В результате вредонос может перехватывать пользовательский ввод, в котором могут содержаться учётные данные. Помимо этого, операторам открывается удалённый доступ к устройству, чтобы они могли запускать вредоносные команды.

Что отличает Snowblind от других вредоносов: вредоносная программа использует функцию ядра Linux «seccomp», которая применяется для проверки подлинности софта.

У исследователей из компании Promon была возможность изучить образец Snowblind. В отчёте специалисты подчёркивают, что операторы зловреда используют новую технику, помогающую уйти от детектирования на целевом устройстве.

Как уже отмечалось выше, в этом им помогает функция «seccomp», которую представили в Android 8 (Oreo). Она работает в процессе Zygote, который по умолчанию является родительским для всех других в ОС.

Чтобы перехватить конфиденциальную информацию, Snowblind внедряет нативную библиотеку, задача которой — запуститься до защитного кода. Далее идёт установка фильтра seccomp, перехватывающего системные вызовы вроде «open() syscall».

 

Специалисты считают, что на сегодняшний день большинство приложений не смогут защищаться от Snowblind, поскольку вредонос использует необычные методы. В опубликованном видео эксперты показали, насколько незаметно для пользователя может отработать Snowblind:

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru