Новый Android-троян запускает аудиофайл, чтобы остаться на смартфоне

Новый Android-троян запускает аудиофайл, чтобы остаться на смартфоне

Новый Android-троян запускает аудиофайл, чтобы остаться на смартфоне

Мобильные зловреды давно перестали быть чем-то примитивным, но история с BeatBanker всё равно умудряется удивить. Исследователи из «Лаборатории Касперского» описали новую Android-угрозу, которая одновременно работает как банковский троян и как скрытый майнер.

Причём распространяется она через фишинговые сайты, замаскированные под Google Play, а в последних версиях ещё и через приёмы социальной инженерии в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Главная фишка BeatBanker — очень необычный способ удержаться на заражённом устройстве. Чтобы Android не завершал вредоносные процессы, троян крутит по кругу почти неслышимый аудиофайл.

Именно из-за этого странного механизма исследователи и дали ему такое название. Параллельно зловред следит за состоянием смартфона: смотрит на заряд батареи, температуру устройства и активность пользователя, чтобы выбирать момент, когда его действия будут менее заметны.

 

Снаружи всё выглядит довольно буднично. Пользователю подсовывают фальшивое приложение, которое мимикрирует под легитимный сервис из Google Play или вообще под сам магазин приложений. После установки начинается уже менее приятная часть: BeatBanker разворачивает сразу два вредоносных вектора.

С одной стороны, он тихо майнит Monero, высаживая батарею и нагружая устройство. С другой — работает как банковский троян, который охотится за финансовыми данными и вмешивается в криптовалютные переводы.

По данным исследователей, банковский модуль умеет накладывать фальшивые экраны поверх приложений Binance и Trust Wallet. А в случае перевода USDT троян может незаметно подменить адрес получателя на адрес злоумышленника. Для жертвы это выглядит особенно неприятно: человек вроде бы сам подтверждает операцию, но деньги уходят уже не туда, куда он собирался их отправить.

При этом кампания, судя по наблюдениям Kaspersky, развивается. В более свежих вариантах злоумышленники начали заменять банковский модуль на полноценный BTMOB RAT — троян для удалённого доступа. Это уже заметно расширяет возможности атакующих: речь идёт не просто о краже учётных данных, а о куда более глубоком контроле над заражённым устройством.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru