Android-версия Firefox теперь лучше защищает от снятия цифрового отпечатка

Android-версия Firefox теперь лучше защищает от снятия цифрового отпечатка

Android-версия Firefox теперь лучше защищает от снятия цифрового отпечатка

Версия браузера Firefox под номером 131.0 для мобильных устройств на Android усовершенствовала методы борьбы со снятием цифрового отпечатка. Разработчики попытались максимально затруднить идентификацию пользователей в Сети.

Как известно, для снятия отпечатка (или фингерпринтинга) веб-ресурсы собирают ряд данных об устройстве посетителя: разрешение дисплея, языковые настройки, а в некоторых случаях — историю посещения в браузерах.

Кроме того, с помощью WebGL и HTML5 Canvas вас можно узнать по установленным в системе шрифтам или настройкам видеокарты. Всё это позволяет создать уникальный идентификатор, который поможет вас вычислить даже при условии использования VPN.

Само собой, есть определённые методы борьбы с фингерпринтингом, основной смысл которых заключается в модификации передаваемой сайтам информации.

Тот же Firefox уже давно пытается противостоять идентификации пользователей, а теперь, как пишет Android Police, разработчики ещё доработали функцию Custom Enhanced Tracking Protection.

В настройках браузера можно найти эту опцию, но по умолчанию она настроена на средний уровень, что подразумевает базовую блокировку известных трекеров. Тем не менее можно выбрать кастомные настройки, где нас интересуют две последние опции.

Одна из этих опций — Suspected Fingerprinters — содержит раскрывающееся меню, в котором можно выбрать между скринингом для всех окон или только для режима Private Browsing.

Отметим, что «лиса» при блокировке скриптов для снятия отпечатков опирается на списки Disconnect. На сайте последней можно найти подробное описание методов защиты от фингерпринтинга.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru