El software espía móvil es uno de los tipos de vigilancia no regulada más invasivos y específicos, ya que se puede utilizar para rastrear a dónde va, a quién ve y de qué habla. Y debido a su naturaleza sigilosa, el software espía móvil puede ser casi imposible de detectar.
Pero ahora, una startup respaldada por Y Combinator está creando una aplicación con el objetivo de ayudar a cualquiera a identificar el potencial software espía móvil en sus teléfonos.
Malloc, una compañía en etapa inicial con sede en Chipre, hizo su debut con Antistalker, una aplicación que monitorea los sensores y las aplicaciones que se ejecutan en un teléfono, inicialmente solo para Android, para detectar si el micrófono o la cámara están activados silenciosamente o si los datos se transmiten sin el conocimiento del usuario. A menudo, eso es un sello distintivo del software espía para consumidores, que también puede robar mensajes, fotos, historial de navegación web y datos de ubicación en tiempo real del teléfono de una víctima sin su permiso.
La creciente amenaza del software espía ha provocado que tanto manzana y Google para introducir indicadores cuando se utiliza el micrófono o la cámara de un dispositivo. Pero algunos de los programas espía más escurridizos y capaces (el software espía que suelen utilizar los gobiernos y los estados nacionales) pueden escapar de las defensas reforzadas integradas en iOS y Android.
Ahí es donde Malloc dice que Antistalker entra en juego. Los cofundadores de Malloc, Maria Terzi, Artemis Kontou y Liza Charalambous, crearon la aplicación en torno a un modelo de aprendizaje automático (ML), que permite que la aplicación detecte y bloquee la actividad del dispositivo que podría interpretarse como grabación de software espía o enviando datos.
Los cofundadores de Malloc, Liza Charalambous (izquierda), Maria Terzi (centro), Artemis Kontou (derecha). Créditos de imagen: Malloc / suministrado
Terzi, que se especializa en ML, le dijo a TechCrunch que la startup entrenó su modelo ML utilizando aplicaciones conocidas de stalkerware para ayudar a simular la vigilancia del mundo real. El aprendizaje automático ayuda a mejorar la capacidad de la aplicación para detectar una amplia gama de amenazas nuevas y previamente desconocidas a lo largo del tiempo, en lugar de depender de los métodos más tradicionales de escaneo en busca de firmas de aplicaciones de software espía conocidas.
“Ya conocemos aplicaciones que son software espía. ¿Por qué no usamos su comportamiento para entrenar un modelo de aprendizaje automático que luego podrá reconocer nuevo software espía? ” Terzi le dijo a TechCrunch.
El modelo ML se ejecuta en el dispositivo para preservar más la privacidad que enviar datos a la nube. Malloc dijo que recopila algunos datos anónimos para mejorar el modelo de ML con el tiempo, para ayudar a la aplicación a detectar más amenazas a medida que surgen en los dispositivos de los usuarios.
La aplicación también busca actividad anómala de la aplicación, como ráfagas de datos enviados por aplicaciones que no se han utilizado durante días, y permite al usuario ver qué aplicaciones han accedido al micrófono y la cámara y cuándo.
Es una apuesta que ya está captando la atención de los inversores, con la puesta en marcha asegurando cerca de $ 2 millones de Y Combinator y Urban Innovation Fund.
Terzi dijo que la compañía tiene más de 80.000 usuarios activos mensuales, y sigue creciendo, desde que se lanzó a principios de este año, y planea una oferta empresarial para ayudar a las empresas a proteger a sus empleados de las amenazas de vigilancia. La compañía también planea lanzar una aplicación para iOS en un futuro próximo.
Source link