TsarBot: новый банковский Android-троян с веб-инжектами для 750+ приложений

TsarBot: новый банковский Android-троян с веб-инжектами для 750+ приложений

TsarBot: новый банковский Android-троян с веб-инжектами для 750+ приложений

Исследователи из Cyble обнаружили неизвестную ранее троянскую программу для Android и присвоили ей имя TsarBot. Как оказалось, вредонос ворует учетки с помощью веб-инжектов для более 750 приложений банков, криптосервисов и магазинов.

Новобранец также умеет перехватывать СМС, регистрировать клавиатурный ввод, делать скриншоты, показывать фейковый экран блокировки для кражи ключей, имитировать действия юзера (тапы, свайпы, ввод данных), применять черный оверлей для сокрытия вредоносной активности.

Судя по найденным в лог-файлах артефактам, нового мобильного банкера создал русскоязычный умелец.

Для распространения TsarBot используются поддельные сайты — имитации легитимных финансовых сервисов. Отдаваемый ими дроппер сохраняет целевой APK (результат VirusTotal на 1 апреля — 23/67) в папке res/raw.

 

Троян пытается выдать себя за апдейт Google Play Service и при установке запрашивает доступ к спецвозможностям Android (Accessibility). Получив разрешение, он устанавливает WebSocket-соединение с C2 (российский IP в сетях хостинг-провайдера Aeza International) для приема команд и отправки украденных данных.

Перечень целевых приложений TsarBot получает со своего сервера. В основном это клиенты банков Франции, Польши, Великобритании, Индии, ОАЭ и Австралии.

При взаимодействии жертвы с установленным софтом вредонос сверяет имя пакета со своим списком; обнаружив совпадение, он запрашивает соответствующую фишинговую страницу и грузит ее в WebView. После успешной кражи учеток отработанная цель из списка удаляется.

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