Мошенники плодят фейки Google Play Store для раздачи Android-трояна SpyNote

Мошенники плодят фейки Google Play Store для раздачи Android-трояна SpyNote

Мошенники плодят фейки Google Play Store для раздачи Android-трояна SpyNote

Исследователи из сообщества DomainTools Investigations (DTI) выявили десяток новых доменов .TOP, используемых для распространения Android-трояна SpyNote. Находки имитируют страницы Google Play Store для скачивания различных приложений.

Фальшивки оформлены на английском либо китайском языке. В кодах сайтов и самого зловреда обнаружены синоязычные комментарии.

 

Поддельные страницы содержат карусель изображений, которые при клике загружают на устройство визитера APK — дроппер, сбрасывающий SpyNote.

При установке вредонос запрашивает множество разрешений, которые нужны ему для кражи данных (геолокации, контактов, журнала звонков, СМС, файлов), включения камеры и микрофона, манипуляции вызовами и выполнения команд.

 

В мае прошлого года SpyNote раздавался под видом антивируса с поддельного сайта Avast.

Маскировка мобильного зловреда под легитимное приложение — обычная практика в мире киберкриминала. Распространители шпионов BadBazaar и Moonshine, например, за последние два года создали более 100 троянизированных клонов популярных Android-приложений.

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