Cảnh báo về phần mềm gián điệp SparkKitty nhắm vào người dùng iPhone và Android

Phòng An ninh mạng và phòng chống tội phạm sử dụng công nghệ cao (PA05) Công an TP.HCM vừa phát đi cảnh báo về một phần mềm gián điệp mới, SparkKitty, có khả năng đánh cắp dữ liệu cá nhân và chiếm đoạt tài sản của người dùng. Phần mềm này được phát hiện bởi các chuyên gia bảo mật Kaspersky và có thể tấn công trên cả hệ điều hành iOS và Android.

SparkKitty sử dụng công nghệ nhận diện ký tự quang học (OCR) để quét toàn bộ ảnh chụp màn hình trong thư viện ảnh của người dùng, nhằm tìm kiếm các dữ liệu nhạy cảm như mật khẩu, mã khôi phục ví tiền điện tử… Sau đó, thông tin bị đánh cắp sẽ được gửi về máy chủ do tin tặc điều khiển.

Nếu người dùng đã tải về ứng dụng này, cần gỡ ngay khỏi thiết bị để bảo vệ an toàn thông tin cá nhân. Để phòng tránh, người dùng cần tuân thủ một số khuyến cáo của PA05 như không lưu trữ hình ảnh chứa thông tin nhạy cảm trên điện thoại, tuyệt đối không cài đặt các ứng dụng không rõ nguồn gốc, hạn chế cấp quyền truy cập thư viện ảnh cho các ứng dụng lạ.

Người dân cần thường xuyên kiểm tra lại danh sách quyền truy cập của các ứng dụng đã cài đặt trên điện thoại và liên hệ ngay với cơ quan công an nếu phát hiện các ứng dụng đáng ngờ hoặc nghi ngờ bị xâm phạm dữ liệu cá nhân. Bằng cách tăng cường cảnh giác và thực hiện các biện pháp phòng ngừa, người dùng có thể bảo vệ mình khỏi những rủi ro tiềm ẩn từ phần mềm gián điệp SparkKitty.

Để biết thêm thông tin về các mối đe doạ an ninh mạng và cách phòng tránh, vui lòng truy cập trang web của Kaspersky hoặc liên hệ với cơ quan công an địa phương.

Một nghiên cứu gần đây được trình bày tại hội nghị an ninh mạng Black Hat 2025 đã chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được huấn luyện để tạo ra mã độc có khả năng vượt qua phần mềm diệt virus Microsoft Defender. Nghiên cứu này được thực hiện bởi Kyle Avery, người đã sử dụng một mô hình mã nguồn mở Qwen2.5 kết hợp với kỹ thuật học tăng cường để dạy AI cách viết mã độc có thể tránh được hệ thống phát hiện hiện đại của Microsoft Defender.

Với ngân sách hạn chế chỉ 1.500 đô la và thời gian khoảng ba tháng, Avery đã đạt được tỷ lệ ‘tránh né thành công’ lên tới 8%. Quá trình huấn luyện AI diễn ra trong một môi trường mô phỏng có cài Microsoft Defender. Mỗi khi AI tạo ra một đoạn mã độc, hệ thống sẽ đánh giá dựa trên khả năng chạy được và mức độ bị phát hiện. Dựa trên phản hồi này, AI học và điều chỉnh cho đến khi đạt được thành công.

Mặc dù tỷ lệ 8% có vẻ thấp, nhưng trong các cuộc tấn công quy mô lớn, điều này có thể tạo ra hậu quả nghiêm trọng. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng Microsoft Defender vẫn chặn được 92% mã độc. Hơn nữa, các hệ thống phòng thủ nhiều lớp khác như phân tích hành vi và phát hiện bằng học máy cũng giúp tăng cường bảo mật.

Điều đáng nói là nghiên cứu này mở ra một hướng tấn công mới, nơi tội phạm không cần kỹ năng sâu về lập trình mà chỉ cần biết cách huấn luyện AI. Người dùng cá nhân không cần phải hoảng loạn nhưng cần có biện pháp phòng ngừa. Việc cập nhật phần mềm thường xuyên, sử dụng phần mềm diệt virus uy tín, tránh nhấn vào link lạ và file không rõ nguồn gốc là những bước cơ bản nhưng hiệu quả.

Cuộc đua giữa AI tấn công và AI phòng thủ đang diễn ra không ngừng nghỉ. AI giờ đây không chỉ giúp hacker tạo mã độc hiệu quả hơn mà các công cụ bảo mật cũng tích hợp công nghệ học máy để phân tích hành vi và phát hiện bất thường. Trong thời đại AI, không có hệ thống nào là bất khả xâm phạm, nhưng với sự chủ động và thích ứng, người dùng vẫn có thể kiểm soát và bảo vệ thông tin của mình.

Như vậy, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực an ninh mạng đang trở nên phổ biến và đa dạng. Các chuyên gia bảo mật cần liên tục cập nhật kiến thức và kỹ năng để có thể đối phó với những mối đe dọa mới. Trong khi đó, người dùng thông thường cũng cần nâng cao nhận thức về bảo mật để bảo vệ thông tin cá nhân.

Tham khảo thêm về nghiên cứu này tại Black Hat 2025 và tìm hiểu thêm về các biện pháp bảo mật tại Microsoft Security.

Một nhà nghiên cứu bảo mật mới đây đã đưa ra cảnh báo về việc thế hệ phần mềm độc hại tiếp theo có thể đang ẩn mình trong các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong những ứng dụng được người dùng tin tưởng. Thay vì tập trung vào các cuộc tấn công tức thời bằng AI, chuyên gia bảo mật Hariharan Shanmugam cho rằng mã độc có thể lặng lẽ ẩn náu trong các mô hình AI như công cụ Core ML của Apple.

Trong hội nghị bảo mật Black Hat USA 2025 vào ngày 7 tháng 8, ông sẽ trình bày nghiên cứu về cách các mô hình AI có thể bị ‘vũ khí hóa’ mà không cần đến lỗ hổng phần mềm. Vấn đề nằm ở chỗ phần lớn các công cụ bảo mật hiện nay không được thiết kế để quét sâu vào bên trong mô hình học máy hoặc thư viện AI, nơi mà mã độc có thể bị giấu kín trong hình ảnh hoặc tệp âm thanh.

Shanmugam đã phát triển một framework tấn công có tên MLArc, sử dụng chính các thành phần học máy của Apple để thực hiện kiểm soát và ra lệnh (Command & Control – C2). Bằng cách tận dụng Core ML, Vision (xử lý ảnh) và AVFoundation (xử lý âm thanh), mã độc có thể ẩn mình dưới dạng dữ liệu hợp pháp, lọt qua mọi hệ thống kiểm tra và thậm chí được kích hoạt mà không để lại dấu vết nào rõ ràng.

Điều đáng lo ngại là những cuộc tấn công như vậy không cần bất kỳ lỗi nào trong hệ thống Apple hay ứng dụng AI. Thay vào đó, kẻ tấn công có thể phát hành một ứng dụng AI ‘trông có vẻ hợp pháp’, được lưu hành công khai trên các kho phần mềm, nhưng bên trong lại chứa mã độc giấu kín. Khi ứng dụng chạy, payload độc hại sẽ được thực thi hoàn toàn trong bộ nhớ, tránh xa mọi bộ quét truyền thống.

Shanmugam cảnh báo rằng bất kỳ tổ chức nào cũng có thể trở thành nạn nhân nếu vô tình tích hợp một mô hình AI bị ‘nhiễm độc’. Đây là rủi ro nghiêm trọng trong chuỗi cung ứng phần mềm hiện đại, nơi AI ngày càng được dùng phổ biến trong ảnh, âm thanh, chatbot, và nhiều ứng dụng khác.

Ông gọi đây là một chiến thuật ‘nhóm đỏ’ nhằm giúp cộng đồng bảo mật nhận ra rằng mô hình AI không chỉ là dữ liệu thụ động, mà có thể trở thành kênh truyền tải dữ liệu nguy hiểm. Ông sẽ công bố các chỉ số xâm nhập (IoC) liên quan trong blog nghiên cứu của mình cùng thời điểm với buổi thuyết trình.

‘Thế hệ cấy ghép độc hại tiếp theo đang tìm nơi ẩn náu trong AI, và hiện tại chúng ta chưa đủ sẵn sàng để phát hiện,’ ông kết luận.