Тысячи Telegram-ботов заразили стилером Android-устройства в 113 странах

Тысячи Telegram-ботов заразили стилером Android-устройства в 113 странах

Тысячи Telegram-ботов заразили стилером Android-устройства в 113 странах

В новой кампании, нацеленной на пользователей Android, киберпреступники используют тысячи Telegram-ботов, с помощью которых на мобильное устройство жертвы устанавливается вредоносная программа класса инфостилер.

Попав в систему пользователя, зловред перехватывает СМС-сообщения и вытаскивает из них коды двухфакторной аутентификации (2FA). По данным Zimperium, с кампанией связаны как минимум 107 тыс. семплов вредоноса.

Операторами стилера, судя по всему, движет финансовая заинтересованность: заражённые устройства используются в качестве ретрансляторов при аутентификации и анонимизации.

Способом доставки трояна на девайс может служить как вредоносная реклама, так и Telegram-боты, которые параллельно автоматизируют коммуникацию с жертвой.

В случае с рекламой пользователей перенаправляют на страницы, имитирующие Google Play. Там юзер видит большое количество скачиваний софта — уловка, призванная повысить доверие.

Если используется вектор Telegram, соответствующие боты предлагают посетителю пиратское приложение для Android. Перед выдачей APK-файла пользователя просят предоставить телефонный номер (нужен для создания персонализированного APK и отслеживания атаки).

 

Как отметили в Zimperium, в кампании используются 2600 Telegram-ботов, продвигающих разные APK, а также 13 командных серверов (C2). Большая часть жертв пришлась на России и Индию.

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