Утечка у сталкерского ПО Spyzie скомпрометировала 500 000 Android-устройств

Утечка у сталкерского ПО Spyzie скомпрометировала 500 000 Android-устройств

Утечка у сталкерского ПО Spyzie скомпрометировала 500 000 Android-устройств

Неизвестная ранее кампания по слежке за пользователями мобильных устройств под названием Spyzie привела к компрометации более 500 000 Android-смартфонов и тысяч iPhone и iPad.

Как сообщил один из исследователей в области кибербезопасности, уязвимость в Spyzie позволила злоумышленникам получить доступ к персональным данным жертв, включая сообщения, фотографии и геолокацию.

Исследователь отметил, что брешь Spyzie идентична той, что ранее встречалась в другом сталкерском софте — Cocospy и Spyic. Как и в случае с этими сервисами, любой человек мог получить несанкционированный доступ к данным жертв, хранящимся на серверах Spyzie.

Помимо утечки информации об объектах слежки, были скомпрометированы и данные клиентов Spyzie — сталкеров. Исследователь собрал базу из 518 643 уникальных имейл-адресов и передал ее TechCrunch и создателю сервиса Have I Been Pwned Трою Ханту.

Несмотря на то что Google запретила рекламу Spyzie в поиске, софт успел набрать тысячи активных пользователей. Вместе с Cocospy и Spyic эти приложения используются более чем тремя миллионами человек.

Утечка вновь демонстрирует небезопасность stalkerware, которое ставит под угрозу не только данные жертв, но и самих «заказчиков». Даже если такие приложения используются родителями для контроля за детьми, их работа связана с риском утечек и потенциального взлома.

Анализ данных показал, что большинство жертв инцидента со Spyzie — владельцы Android-устройств, однако утечка затронула не менее 4 900 iPhone и iPad. В случае iOS такие программы не устанавливаются на устройство напрямую, а воруют учетные данные для доступа к хранилищу iCloud.

Согласно утекшим записям Spyzie, первые случаи компрометации iPhone датируются февралем 2020 года, а самые свежие атаки произошли в июле 2024 года.

Специалисты дали несколько рекомендаций, которые помогут выявить шпионский софт на смартфоне.

Для Android:

  • Наберите ✱✱001✱✱ на экране вызова и нажмите «Позвонить».
  • Если Spyzie установлена, она появится на экране.

Для iPhone и iPad:

  • Проверьте, не получали ли вы уведомления о входе в ваш Apple ID с неизвестного устройства.
  • Измените пароль Apple ID и включите двухфакторную аутентификацию.
  • Войдите в iCloud и проверьте список подключенных устройств.

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