Новый Android-троян попадает в смартфон через Windows

Новый Android-троян попадает в смартфон через Windows

Новое вредоносное программное обеспечение, заражающее мобильные устройства на Android через Windows-ПК, было обнаружено антивирусными специалистами. Оно ориентировано, главным образом, на разработчиков программного обеспечения. Алан Невилл, специалист по ИТ-безопасности Symantec, говорит, что вредонос использует нетипичную двухшаговую схему атак для перехода из Windows в Android-устройства.



«Он начинает работать как троянец, когда попадает на Windows-машину и создает там новый сервис. Позже он ориентируется на Android-устройства, подключаемые к USB-портам. Он использует дебаггинг-мост для размещения троянца Fakebank на Android-устройствах», - говорит Невилл.

Fakebank - это известный троянец, созданный для кражи финансовых данных, причем в оригинале он нацелен на некоторые корейские банкинг-системы. Если таковые будут найдены, то троянец попросит пользователя установить обновленние, при этом, фактически нотификатор ведет на вредоносный код псевдо-банкинга. Помимо этого, у троянца есть возможности по удаленному SMS-мониторингу, что отражает сложную сущность современных банковских приложений, пишет cybersecurity.

«Атака использует довольно сложный комплекс действий. Так как вредонос использует Android Debug Bridge, данный код требует активации через USB. Вместе с тем, такой подход существенно ограничивает сферу использования троянца, а основная аудитория троянца - разработчики приложений», - говорит Невилл

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