Миллионы Android-приложений подвергают риску данные пользователей

Миллионы Android-приложений подвергают риску данные пользователей

Миллионы Android-приложений подвергают риску данные пользователей

Исследователи «Лаборатории Касперского» проанализировали несколько популярных приложений для Android и обнаружили, что некоторые из них передают незашифрованные данные пользователей через протокол HTTP. Этим они подвергают такую информацию опасности раскрытия. Как выяснили эксперты, это в основном происходит из-за того, что разработчики используют готовые сторонние рекламные SDK. Суммарное количество установок исследованных приложений составляет несколько миллиардов по всему миру.

SDK — это специальные наборы инструментов для создания ПО для той или иной платформы. Часто они распространяются бесплатно и позволяют разработчикам сфокусироваться на уникальных особенностях приложения, предоставляя готовые решения для стандартных функций. Например, рекламные SDK собирают пользовательские данные, чтобы показывать релевантные объявления. Для этого модуль передаёт данные на домены популярных рекламных сетей.

Дальнейший анализ приложений показал, что данные передаются незашифрованными по протоколу HTTP. Это значит, что во время передачи на сервер они никак не защищены: из-за отсутствия шифрования данные может перехватить кто угодно. Например, это могут сделать злоумышленники через незащищённый Wi-Fi или заражённый домашний роутер.

Кроме того, перехваченные данные могут быть изменены. Например, приложение может начать показывать вредоносные объявления вместо легитимных. В результате, пользователя могут побудить скачать вредоносное приложение и таким образом подвергнуть ещё большей опасности.

Исследователи «Лаборатории Касперского» проанализировали логи и сетевой трафик приложений во внутренней виртуальной среде (так называемой «песочнице») Android. Это необходимо чтобы понять, какие приложения передают незашифрованные данные по HTTP. Они выявили несколько известных доменов, большинство из них относятся к популярным рекламным сетям. Количество приложений, использующих эти SDK, достигает нескольких миллионов.

Среди информации, которая может быть украдена в таких случаях:

  • личные данные: имя пользователя, возраст, пол; иногда сюда включают уровень дохода, номер телефона и адрес электронной почты (согласно другому исследованию «Лаборатории Касперского», в приложениях для знакомств люди делятся довольно большим количеством информации);
  • информация об устройстве: производитель, модель, разрешение экрана, версия ОС и название приложения;
  • местоположение устройства и потенциально пользователя.

«Сначала мы подумали, что это просто несколько случаев небрежного отношения к безопасности со стороны разработчиков. Однако реальный масштаб проблемы поражает. Сторонние SDK используются в миллионах приложений. Это подвергает личные данные угрозе: они могут быть украдены и модифицированы. А это, в свою очередь, может привести к заражениям вредоносным ПО, попыткам шантажа и другим атакам на пользователей и их устройства», — отметил Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru