Новый Android-ботнет похищает текстовые сообщения и пользовательские данные

Новый Android-ботнет похищает текстовые сообщения и пользовательские данные

Секьюрити-вендор FireEye обнаружил в Южной Корее ранее неизвестный Android-ботнет, который направлен на похищение текстовых сообщений. Эксперты говорт, что новый ботнет MisoSMS может быть одним из крупнейших в своем роде и наверняка самый технически продвинутый из всех прочих мобильных ботнетов.



Согласно данным FireEye, ботнет был использован как минимум в 64 шпионских кампаниях, похищающих мобильные данные как внутри Южной Кореи, так и за пределами страны, в частности в Китае. Сам по себе бото-генерирующий вредонос MisoSMS был размещен в Android-приложении, которое маскируется под инструмент административной настройки операционной системы Google Vx. Приложение запрашивает у пользователя широкие административные привилегии и если таковые предоставляются, то вредоносное ПО маскируется в системе, пишет cybersecurity.ru.

Затем вредонос собирает текстовые сообщения и передает их по email организаторам кампании, что является сравнительно новой техникой. Некоторые мобильные вредоносы, существовавшие до сих пор, использовали либо SMS-переадресацию, либо TCP-связь. FireEye сообщает, что на сегодня для контроля вредоноса используются около 450 аккаунтов email, а получатели писем заходили в интерфейсы email с IP-адресов в Китае и Корее.

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