Новый вредоносный код похищает IMEI-код мобильного телефона

Новый вредоносный код похищает IMEI-код мобильного телефона

ИТ-компания Trusteer предупредила пользователей о появлении новой вредоносной программы, использующего краденные данные о мобильном телефоне пользователя для совершения мошеннических банковских операций. В Trusteer говорят, что обнаружили несколько попыток заражения, в которых вредоносный код пытался похитить IMEI-код (international mobile equipment identity) мобильного телефона или же под тем или иным предлогом вынудить передать его злоумышленникам.



 Исследователи полагают, что авторы вредоносного программного обеспечения намеревались использовать краденные IMEI-номера для отправки сообщений сотовым операторам о якобы имевших место кражах телефонов, чтобы в последствии получить возможность под себя зарегистрировать новую SIM-карту с абонентским номером, сообщает cybersecurity.ru

Используя краденную SIM-карту, атакующий может получить доступ к системам онлайн-банкинга, SMS-оповещения и системам двухфакторной аутентификации, активно используемым банковскими системами.

В Trusteer говорят, что по их данным распространение данного вредоносного кода имеет целевой характер и хакеры вручную обрабатывают каждый краденный мобильный IMEI-номер. "После получения IMEI-номера злоумышленники начинают череду сложный мошеннических операций, которые в конечном итоге должны привести их к финансам пользователя", - говорит Орен Кедем, директор по маркетингу Trusteer.

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