Хакеры обманули производителя антивирусов с помощью взяток и хитрости

Хакеры обманули производителя антивирусов с помощью взяток и хитрости

Хакеры обманули производителя антивирусов с помощью взяток и хитрости

Запутанную мошенническую схему разоблачили специалисты компании Check Point. Хакеры сумели обойти защиту крупнейшего китайского производителя антивирусного ПО — Qihoo 360. Для достижения своей цели злоумышленники использовали подкуп и стеганографию, и в итоге смогли воровать деньги со счетов платежной платформы Alipay, принадлежащей Alibaba Group.

Создать вредоносное ПО для мобильных устройств, пожалуй, проще, чем придумать работающую схему его массового распространения. Неизвестным хакерам из Китая блестяще удалось и то и другое.

Так как на китайском рынке большой проблемой являются бесплатные антивирусные продукты компании Qihoo 360, злоумышленники сосредоточили усилия на их обходе. Аналитики Check Point пишут, что хакеры подкупили представителей неназванной фирмы-разработчика игр для мобильных платформ. Так как данная фирма существует давно и всегда была на хорошем счету у Qihoo 360, — ее новые приложения попадали в «белые списки» антивирусных продуктов без тщательных проверок, почти автоматически. Именно этой особенностью и воспользовались хакеры, внедрив свой код в легитимное приложение фирмы, сообщает xakep.ru.

Малварь распространялась через сторонние магазины приложений, под видом обычной игры и не вызывала срабатывания антивируса, потому как числилась в списке доверенных. Легко проникая на устройства, вредонос, тем не менее, не атаковал своих жертв, план злоумышленников вообще был куда более глобальным.

 

Схема атаки

Qihoo

 

Основной целью хакеров являлись продавцы сайта Taobao.com – китайского аналога Ebay. Тем, кто никогда не сталкивался с Taobao, могут понадобиться дополнительные объяснения относительно работы сайта. Дело в том, что торговая площадка использует весьма оригинальную схему покупки товаров. Чтобы заказать понравившуюся вещь у продавца, пользователь отправляет ему картинку лота через специальный мессенджер AliWangwang. Продавец одобряет сделку, и оплата товара осуществляет через платежную систему Alipay.

Широко распространившаяся малварь рассылала продавцам с Taobao безобидные на первый взгляд картинки товаров, взятые из настоящих магазинов. Злоумышленники применили для данного этапа атаки стеганографию: в изображения был встроен вредоносный код. Когда продавец открывал такую картинку, малварь выполнялась, и на устройство устанавливался кейлоггер. Так как малварь по-прежнему была частью приложения из белого списка, продукты Qihoo 360 игнорировали атаку, не обращая внимания на кейлоггер, притаившийся в коде изображений.

Чтобы заставить продавца залогиниться в Alipay, вскоре после установки кейлоггера, злоумышленники инициировали процедуру возврата средств. Как только жертва вводила учетные данные своего аккаунта Alipay, они тут же перехватывались кейлоггером и попадали в руки атакующих. Затем злоумышленники выводили все средства со скомпрометированного счета.

В заключение специалисты Check Point пишут, что данный случай – яркая иллюстрация того, что даже примитивная малварь может обойти надежные системы защиты, если дать взятку нужному человеку. Эксперты в очередной раз рекомендуют устанавливать приложения только из официальных магазинов, и называют практику добавления программ в «белые списки» весьма спорной.

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