Ботнет BadBox потерял 500 тыс. зараженных Android-устройств

Ботнет BadBox потерял 500 тыс. зараженных Android-устройств

Ботнет BadBox потерял 500 тыс. зараженных Android-устройств

Несмотря на попытку ликвидации, BadBox продолжал наращивать потенциал, который в итоге превысил 1 млн ботов. Повторная подмена C2-серверов (sinkhole) обезвредила 500 тыс. зараженных Android-устройств, однако это вряд ли остановит рост численности ботнета.

Дело в том, что BadBox состоит из бюджетных гаджетов с бэкдором, внедренным в результате атаки на цепочку поставок либо позднее, через загрузку вредоносного приложения или обновление прошивки.

Недостатка в таких девайсах нет, они плохо защищены и, став частью ботнета, начинают проксировать трафик для киберкриминала, накручивать рекламные клики, принимать участие в массовом взломе аккаунтов.

Предыдущая попытка обезвредить BadBox была предпринята властями Германии в декабре прошлого года. На тот момент им удалось пресечь C2-коммуникации 30 тыс. инфицированных Android-устройств; не прошло и недели, как вредоносная сеть увеличилась до 192 тыс. боевых единиц.

С тех пор ботнет еще больше разросся: в HUMAN зафиксировали более 1 млн заражений в 222 странах, с наибольшей концентрацией в Бразилии, США, Мексике и Аргентине.

 

В основном это устройства китайского производства с AOSP-версией Android — ТВ-приставки, планшеты, кинопроекторы, информационно-развлекательные системы автомобилей.

Бэкдор, лежащий в основе ботнета BadBox 2.0 (в HUMAN его отслеживают как вторую версию из-за резкого роста численности), схож с Vo1d, однако последний ориентирован лишь на ТВ-приставки. Как оказалось, зловред работает по прежней схеме: подключается к вшитому в код C2, получает конфигурационный файл, а затем загружает дополнительные компоненты.

Пользуются ботнетом и обеспечивают его работу четыре кибергруппы:

  • SalesTracker (управление инфраструктурой);
  • MoYu (разработка бэкдоров и ботов);
  • Lemon (мошенничество с рекламой);
  • LongTV (разработка вредоносных приложений).

Осуществить подмену C2-серверов по методу sinkhole экспертам помогли их коллеги из Shadowserver Foundation. В Google Play были обнаружены 24 приложения, ассоциированных с BadBox; их уже удалили, а аккаунты Google Ads, также связанные с операциями ботнета, аннулировали.

 

К сожалению, Google не в состоянии помочь жертвам заражения, не использующим Play Protect и Play Services. Принятые меры также бесполезны против предустановки вредоносных программ на дешевые Android-гаджеты. Практика показывает, что потеря C2 тоже восполнима: ботоводы в любой момент могут поднять новые серверы, а заодно усилить их защиту.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru