Ботнет Vo1d разросся до 1,6 млн устройств Android TV

Ботнет Vo1d разросся до 1,6 млн устройств Android TV

Ботнет Vo1d разросся до 1,6 млн устройств Android TV

С конца прошлого года на ботнет Vo1d, составленный из телеприставок под Android, раздают апдейт, который в числе прочего несет новый способ C2-связи. Численность вредоносной сети возросла: в QiAnXin фиксируют до 1,6 млн активных ботов в сутки.

Из других новшеств китайские эксперты отметили кастомный алгоритм расшифровки полезной нагрузки (ASR-XXTEA), усовершенствованный DGA и расширение операционных возможностей за счет использования дополнительного зловреда с модульной структурой.

Обнаружив в Сети ELF-файл с именем jddx и нулевым детектированием на VirusTotal, исследователи вначале принятии его за Bigpanzi, тоже нацеленного на Android TV. Их ввел в заблуждение схожий метод шифрования строк. Однако структура кода была иной; анализ показал, что это новая версия другого бота-миллионщика — Vo1d.

В поисках центра управления обновленный зловред теперь обращается к серверу-редиректору, используя вшитые данные, и тот отдает несколько адресов C2. Генератор доменных имен (DGA), который ранее использовался с этой целью, остался в резерве; алгоритм не изменился, но число зерен увеличилось до 32-х (прежде было 4).

В зависимости от семпла созданный по DGA список доменов может включать 21 тыс. либо 48 тыс. позиций. Исследователи зарегистрировали 258 таких имен и получили возможность заглянуть за кулисы Vo1d; как оказалось, C2-коммуникации теперь шифруются по RSA, и отдавать команды ботам, подменив сервер, невозможно.

В начале января была с успехом перехвачена и расшифрована команда на загрузку нового компонента с именем DexLoader. Он приводит с собой Android-зловреда (в QiAnXin нарекли его Mzmess), состоящего из трех компонентов:

  • entry загружает sdk;
  • sdk загружает плагины и обновляет свой код;
  • plugin обеспечивает проксирование трафика, накручивает просмотры рекламы или видео (клик-фрод) и т. п.

Наблюдатели в среднем фиксируют 800 тыс. активных ботов в сутки, однако время от времени их число резко возрастает. Так, неделю назад показатель превысил отметку в 1,1 млн, а в середине января взлетал до 1,6 миллиона. Эксперты полагают, что Vo1d разделили на части и сдают в аренду.

Заражения выявлены в 226 странах и регионах, с наибольшей концентрацией в Бразилии, Индии и ЮАР. Каким образом вредоноса внедряют в телеприставки, пока неизвестно.

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