Власти КНР следят за пользователями через клон WhatsApp

За гонконгскими революционерами следят через поддельный WhatsApp

Компания Lacoon Mobile Security обнаружила распространение поддельных мобильных приложений. Софт используется для слежки за переговорами участников протестов в Гонконге. Данные приложения могут использовать местные спецслужбы.

В рамках фишинговой атаки жители города получают ссылку на WhatsApp, которая предлагает скачать программу, сделанную фирмой Code4HK для координации протестов. Code4HK – сообщество программистов, поддерживающее демократическое движение на полуострове, не имеет никакого отношения к данному софту.

Глава Lacoon Mobile Security Майкл Шаулов (Michael Shaulov) заявил, что нельзя установить, откуда точно взялось поддельное приложение. Скорее всего, его сделало китайское правительство. На это указывают жертвы операции, месторасположение серверов и продуманность атаки.

«Эти довольно дешевые трюки социальной инженерии обладает высокой степенью эффективности. Вредоносная программа отличается от других тем, что способна заражать телефоны Apple. Обычно, они защищены лучше, чем Android-устройства», – сказал Шаулов.

После того, как пользователи скачивают приложение, оно способно получить доступ к персональным данным, таким как пароли и банковская информация, следить за звонками, читать сообщения, отслеживать расположение зараженного смартфона. Неизвестно, сколько человек стали жертвами злоумышленников, но в похожих атаках было заражено каждое десятое устройство в Гонконге.

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