El software espía móvil es uno de los tipos de vigilancia no regulada más invasivos y específicos porque se puede utilizar para rastrear adónde 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 cualquier persona a identificar el potencial software espía móvil en sus teléfonos.

Malloc, una empresa de nueva creación con sede en Chipre, debutó con Antistalker, una aplicación que monitorea sensores y aplicaciones que se ejecutan en un teléfono, inicialmente solo para Android, para detectar si el micrófono o la cámara se activan silenciosamente o si los datos se transmiten sin el conocimiento del usuario. A menudo, esta es una característica 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.

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La creciente amenaza del software espía ha llevado a Apple y Google a introducir indicadores cuando el micrófono o la cámara de un dispositivo están en uso. Pero algunos de los programas espía más elusivos y exitosos, el software espía que suelen utilizar los gobiernos y los estados nacionales, pueden eludir las duras defensas integradas en iOS y Android.

Aquí 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 a la ‘aplicación detectar y bloquear la actividad del dispositivo que podría ser interpretado como grabación de software espía o envío de 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 entrenó su modelo ML usando 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 desconocidas a lo largo del tiempo, en lugar de depender de métodos más tradicionales de escaneo de firmas de aplicaciones de software espía.

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“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 mantener la privacidad mejor que enviar datos a la nube. Malloc dijo que está recopilando datos anónimos para mejorar el modelo de ML con el tiempo, para ayudar a la aplicación a detectar más amenazas a medida que aparecen en los dispositivos de los usuarios.

La aplicación también comprueba la actividad anormal de la aplicación, como ráfagas de datos enviadas 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 casi $ 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 su lanzamiento a principios de este año, y está considerando 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.

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