Вредоносные QR-коды «продвигают» вредоносное ПО для Android

Вредоносные QR-коды «продвигают» вредоносное ПО для Android

Согласно Википедии QR-код (Quick Response) — это матричный код (двухмерный штрихкод), изначально разработанный для применения в автомобильной промышленности. Сегодня QR-коды становятся все более популярными и широко используются в рекламных баннерах, журналах, транспорте и бейджах для обеспечения быстрого и простого доступа к определенной информации. У QR-кода довольно большая емкость по сравнению с обычным штрихкодом: в нем может помещаться 7089 цифровых или 4296 буквенно-цифровых символов. И этого более чем достаточно, чтобы сохранить текст или URL.



А как насчет вредоносных QR-кодов? Да, вы можете с помощью вашего смартфона сосканировать QR-код, а он перенаправит вас на URL с вредоносным файлом (APK или JAR). Такие QR-коды существуют и пользуются все большим спросом.

Сегодня люди, которые пользуются смартфонами, часто ищут программное обеспечение для своих устройств с помощью обычного компьютера. Если пользователь находит что-то интересное, то для того, чтобы загрузить это в смартфон, он должен вручную ввести URL в браузер своего телефона. Это не очень удобно, поэтому такие веб-сайты имеют QR-коды, которые легко сканируются, пишет securelist

Известно, что сегодня многие вредоносные программы для мобильных устройств (особенно SMS-троянцы) распространяются через сайты, на которых все ПО — вредоносное. А киберпреступники стали использовать вредоносные QR-коды — так сказать, для удобства пользователей. Вот пример такого веб-сайта:

Любопытно, что зашифрованный URL работает, но в нем нет файла ‘jimm.apk’, который требуется для этой ссылки. Но если пользователь просканирует QR-код, он будет перенаправлен на другой URL, где есть файл ‘jimm.apk’. Этот файл детектируется как Trojan-SMS.AndroidOS.Jifake.f:

Сама вредоносная программа — это приложение Trojanized Jimm (для мобильных клиентов ICQ), которое отправляет несколько SMS-сообщений на короткий номер 2476 (стоимостью $6 каждое). После установки программы в меню телефона появляется иконка ‘JimmRussia’.

При этом на других веб-сайтах также есть вредоносные QR-коды, содержащие ссылки на различные J2ME SMS-троянцы. Использование QR-кодов для распространения вредоносного ПО было предсказуемым. И пока эта технология популярна, киберпреступники будут продолжать ее применять. Эти два примера - лишь первые ласточки, и в ближайшем будущем мы, скорее всего, увидим новые вредоносные программы для мобильных устройств, распространяемые через QR-коды.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru