Обнаружен очень сложный Android-троянец

Обнаружен очень сложный Android-троянец

Специалисты по антивирусной безопасности говорят об обнаружении ранее неизвестного троянца, использующего уязвимость в операционной системе Android. Новый вредонос задействует технику, которая используется вредоносами, создаваемыми под Windows для сокрытия собственного присутствия в системе.



В "Лаборатории Касперского" рассказали об обнаружении нового вредоносного кода Backdoor.AndroidOS.Obad.a. По словам антивирусных аналитиков, выявленный код является одним из самых сложных на сегодняшний день. Код создан для отправки SMS на премиум-номера и позволяет атакующим исполнять шпионские команды на зараженных устройствах, открывая фоновую shell-оболочку, сообщает cybersecurity.ru.

Атакующие могут использовать этот код для кражи широкого диапазона данных, хранящихся на скомпрометированных устройствах, или для загрузки дополнительных вредоносных программ, причем код может подгружать дополнительные коды в том числе и через порт Bluetooth. В "Лаборатории Касперского" говорят, что вредонос использует стойкий алгоритм шифрования и сокрытия кода для затруднения анализа. "Авторы вредоносных программ, как правило, пытаются максимально усложнить свой код, чтобы антивирусные компании как можно дольше анализировали разработку. Однако у Odad.a код действительно сложный для анализа, он превосходит другие мобильные вредоносы", - говорит Роман Унучек, эксперт "Лаборатории Касперского".

Создатели Backdoor.AndroidOS.Obad.a нашли ошибку в популярной программе dex2jar, которая обычно используется аналитиками для конвертирования APK-файла в более удобный для работы формат JavaArchive (JAR). Обнаруженная злоумышленниками уязвимость  нарушает процесс конвертации Dalvik байт-кода в Java байт-код, что в итоге затрудняет статический анализ троянца.

Также злоумышленниками была найдена ошибка в OCAndroid, связанная с обработкой AndroidManifest.xml. Этот файл встречается в каждом Android-приложении и используется для описания структуры приложения, определения параметров его запуска и т.д.  Вирусописатели модифицировали AndroidManifest.xml таким образом, что тот не соответствовал заданному Google стандарту, но при этом, благодаря найденной уязвимости, правильно обрабатывался на смартфоне. В результате динамический анализ троянца крайне затруднен.

Создатели Backdoor.AndroidOS.Obad.a использовали еще одну неизвестную ранее ошибку в ОС Android, которая позволяет вредоносному приложению пользоваться расширенными правами DeviceAdministrator, но при этом отсутствовать в списке приложений, обладающих такими правами. В результате удалить со смартфона вредоносную программу, получившую расширенные права, невозможно. Наконец, Backdoor.AndroidOS.Obad.a не имеет интерфейса и работает в фоновом режиме, говорят в компании.

Набор команд для Obad.a позволяет зловреду распространять файлы по Bluetooth. С сервера приходит адрес файла, который должен быть скачан на зараженное устройство. После скачивания файла по очередной команде с сервера вредоносное приложение определяет ближайшие устройства с включенным Bluetooth и пытается передать им загруженный файл.

Несмотря на такие внушительные возможности, Backdoor.AndroidOS.Obad.a не очень распространен. По данным KasperskySecurityNetwork за три дня наблюдений на его заблокированные установки приходится не более 0,15% всех попыток заражения мобильных устройств различными вредоносными программами.

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