Лаборатория Касперского задетектировала необычного мобильного червя

Лаборатория Касперского задетектировала необычного мобильного червя

Лаборатория Касперского обнаружила особенного мобильного червя, основной целью которого является сервис интернет-телефонии сети Sipnet. В отличие от многого другого подобного вредоносного ПО этот зловред начинает рассылать SMS-спам сразу после запуска, не дожидаясь команды с сервера злоумышленников.

«Деятельность» червя Worm.AndroidOS.Posms.a в зараженном телефоне в основном сводится к созданию аккаунта в сети Sipnet без ведома владельца устройства. Функционала зловреда достаточно для того, чтобы самостоятельно управлять учетной записью и, прежде всего, скрытно пополнять ее счет, переводя деньги со счета мобильного телефона жертвы. Далее червь может настроить переадресацию звонков на другой номер и заказать звонок за счет владельца устройства.

Обладая возможностью рассылать SMS-спам сразу после запуска, новый червь поначалу распространялся очень активно: менее чем за сутки защитный продукт Kaspersky Internet Security для Android предотвратил более 400 установок этого зловреда. После того, как число заблокированных установок достигло пика, сервер злоумышленников, с которого загружалась вредоносная программа, стал недоступен – и количество заражений сразу резко пошло на спад. Через неделю появилась новая версия червя, но сервер распространения вновь очень быстро стал недоступен.

«Червь Posms имеет достаточно мощный функционал, поэтому очень странно, что его распространение раз за разом быстро заканчивается. Возможно, злоумышленники оттачивают его функциональность и в дальнейшем планируют массированную атаку», – высказал предположение Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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