В России нашли 9 тысяч новых Android-смартфонов с вредоносом

В России нашли 9 тысяч новых Android-смартфонов с вредоносом

В России нашли 9 тысяч новых Android-смартфонов с вредоносом

Вредоносное приложение Keenadu по состоянию на начало февраля обнаружено на 13 тыс. новых Android-смартфонов по всему миру, из них около 9 тыс. — в России. Заражение происходило через цепочки поставок: устройства поступали к покупателям уже с внедрённым зловредом.

О кампании сообщили «Ведомости» со ссылкой на «Лабораторию Касперского». По словам эксперта компании Дмитрия Калинина, производители не знали о заражении: зловред имитировал штатные системные компоненты, и выявить такую атаку без жёсткого контроля всей цепочки поставок крайне сложно.

Keenadu может встраиваться в предустановленные приложения, а также распространяться через магазины приложений. Так, специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили в Google Play несколько приложений, заражённых этим зловредом. Речь шла о программах для управления видеокамерами в системах «умного дома».

Основное назначение Keenadu — рекламное мошенничество. Заражённые устройства используются как боты, имитирующие переходы по рекламным ссылкам, что приносит злоумышленникам значительный доход.

«Это высокорентабельный криминальный бизнес. Чем больше ботов в сети, тем выше доход. Прибыль в миллионы долларов с одной кампании многократно покрывает затраты на её организацию», — прокомментировала бизнес-партнёр по кибербезопасности Cloud.ru Юлия Липатникова.

При этом функциональность Keenadu не ограничивается рекламными схемами. Некоторые версии, по словам Дмитрия Калинина, позволяют получить полный контроль над устройством или похищать данные. Зловред способен отслеживать поисковые запросы даже в режиме инкогнито браузера Google Chrome, заражать уже установленные приложения и устанавливать новые из APK-файлов. Также возможна кража биометрических данных, если вредонос внедрён в компонент системы, отвечающий за разблокировку устройства по распознаванию лица.

Набор возможностей зависит от способа установки. Если зловред внедрён как системный компонент, он не заражает другие приложения, но может устанавливать сторонние APK-файлы.

При этом Keenadu не активируется, если в системе выбран один из китайских диалектов. Кроме того, он не функционирует на устройствах без сервисов Google и Google Play.

Руководитель отдела защиты информации InfoWatch ARMA Роман Сафиуллин назвал ситуацию классическим примером атаки на цепочку поставок. Такой подход позволяет заражать сразу большое количество устройств. Вредонос может быть внедрён на разных этапах жизненного цикла продукта: через заражённый репозиторий компонентов, серверы обновлений ПО, используемые на производстве, либо через продавцов, устанавливающих дополнительное программное обеспечение.

В сентябре 2024 года компания «Доктор Веб» сообщала о массовом заражении Android-телеприставок зловредом Vo1d, который также маскировался под системный компонент. Тогда было инфицировано около 1,3 млн устройств в 200 странах.

Юлия Липатникова отметила, что внедрение зловреда на этапе производства — не новая практика. В качестве примера она привела модель распространения Triada, известную с 2017 года.

Руководитель разработки PT MAZE (Positive Technologies) Николай Анисеня добавил, что 44% атак на конечных пользователей проходят через заражение Android-устройств. По его словам, полностью полагаться на механизмы проверки в официальных магазинах приложений нельзя: они также могут использоваться для распространения зловреда.

Регулирование ИИ в России смягчили после критики бизнеса

Законопроект о регулировании искусственного интеллекта, подготовленный Минцифры, заметно скорректировали с учётом замечаний бизнеса. Требования к национальным и суверенным моделям стали более сбалансированными, изменились нормы по маркировке ИИ-контента, а часть спорных положений убрали из текста документа.

Обновлённый текст законопроекта оказался в распоряжении «Российской газеты». Как отметили источники издания, близкие к работе над документом, разработчики постарались максимально учесть замечания, высказанные бизнесом.

Ряд положений прежней версии документа участники рынка называли фактически невыполнимыми. Кроме того, по оценке более чем 150 экспертов, соблюдение ключевых требований могло привести к удорожанию ИИ-проектов до 40%.

«Видим в законопроекте потенциал стать полезным инструментом для развития и применения ИИ. Регулирующие органы открыты к диалогу с отраслью — это позволяет дорабатывать проект документа, выстраивая долгосрочные правила с учётом баланса интересов заинтересованных сторон. Рассчитываем, что при дальнейшей работе этот баланс будет сохранён», — прокомментировали результаты корректировки в пресс-службе Яндекса.

Прежде всего изменились требования к национальным и суверенным моделям ИИ. В первоначальной версии законопроекта речь шла о полной локализации. В обновлённой редакции достаточно, чтобы разработчик был российским юридическим лицом и самостоятельно определял и изменял существенные характеристики модели.

«Критерии для отечественных ИИ-моделей не должны становиться дополнительными ограничениями для разработчиков, особенно с учётом высокой международной конкуренции и наличия открытых моделей на рынке. Именно на это было направлено большинство замечаний бизнеса, которые учли в ходе работы над законопроектом», — прокомментировали корректировку в Ассоциации больших данных.

Для использования ИИ-модели в госструктурах больше не требуется её включение в реестр доверенных моделей. Это требование также вызывало опасения у участников рынка: они считали, что реестр может стать «бутылочным горлышком» и затормозить внедрение ИИ. Теперь сфера применения доверенных моделей ограничена только объектами критической информационной инфраструктуры.

Требование уведомлять пользователей об использовании ИИ-сервисов сохранили только для госструктур. На коммерческий сектор оно больше не распространяется.

Из текста также убрали норму, которая обязывала сервисы с аудиторией более 500 тыс. человек хранить информацию о пользователях в течение трёх лет. Кроме того, сняты ограничения на трансграничную передачу данных ИИ. Ранее многие участники рынка расценивали это требование как фактический запрет на использование зарубежных ИИ-моделей.

Сняты и ограничения на использование открытых данных для обучения нейросетей. В прежних редакциях соответствующие формулировки были недостаточно чёткими.

Наконец, изменились требования к маркировке контента. Она должна быть машиночитаемой, но делать её различимой для людей не обязательно.

«Международная практика двигается к созданию стандартов машиночитаемой маркировки такого контента, но до определения универсальных правил ещё достаточно далеко. Поэтому случаи установления машиночитаемой маркировки ИИ-контента будут дополнительно определены правительством», — отметил один из источников издания.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru