Жертвами трояна GM Bot для Android уже стали клиенты более 50 банков

Жертвами трояна GM Bot для Android уже стали клиенты более 50 банков

Жертвами трояна GM Bot для Android уже стали клиенты более 50 банков

Специалисты Avast Software, выявили более 50 банков, под чьи приложения маскируются аналоги банковского трояна GM Bot для Android. Среди жертв вредоносного ПО оказались клиенты мобильных приложений Citi Bank, ING, Bank of America и других крупных банков в США, Канаде, Австралии и странах Европы.

GM Bot, также известный как Acecard, SlemBunk и Bankosy, обманом выманивает у пользователей банковские данные посредством отображения поддельных страниц авторизации, внешне не отличимых от настоящих. Затем вредоносная программа перехватывает SMS с кодом подтверждения в рамках двухфакторной аутентификации, предоставляя злоумышленникам неограниченный доступ к банковским счетам. За последние три месяца пользователи мобильных приложений Avast столкнулись с GM Bot более 200 000 раз.

Впервые GM Bot появился в 2014 году на серых форумах, а в конце декабря 2015 один из пользователей выложил исходный код вредоносного трояна в открытый доступ. Сегодня практически любой пользователь может распространять вредоносную программу и кастомизировать ее.

После утечки кода эксперты по безопасности зафиксировали значительный рост аналогов GM Bot. По данным исследований Avast вариации GM Bot поражают пользователей мобильных приложений следующих банков:

  • США и Канада: BNC, American Express, Chase, CIBC, Citi Bank, ClairMail, Coinbase, Credit Karma, Discover, goDough, First PREMIER bank, Bank of America, JPMorgan Chase, Skrill, Western Union, PayPal, PNC, SunTrust, TD Bank, TransferWise, Union Bank, USAA, U.S. Bank Access Online Mobile, Wells Fargo;
  • Австрия: BAWAG P.S.K., easybank, ErsteBank/Sparkasse, Volksbank, Bank Austria, Raiffeisen;
  • Австралия: Bank West, ING Direct, National Australia Bank, Commonwealth Bank, Bank of South Australia, St. George Bank, Westpac;
  • Германия: Deutsche Bank, ING DiBa, DKB, Sparkasse, Comdirect, Commerzbank, Consorsbank, Volksbank Raiffeisen, Postbank, Santander;
  • Франция: ING Direct, Crédit Mutuel de Bretagne, Crédit Mutuel Sud Ouest, Boursorama Banque, Téléchargements, Caisse d'Epargne, CIC, Crédit Mutuel, La Banque Postale, Groupama, MACIF, Crédit du Nord, Axa, Banque Populaire, Crédit Agricole, LCL, Société Générale, BNP Paribas;
  • Польша: Comarch, Getin Group, Citi Bank, Bank Pekao, Raiffeisen, BZWBK24, Eurobank, ING Bank, mbank, IKO, Bank Millennium;
  • Турция: Akbank Direkt, QNB Finansbank Cep Şubesi, Garant, İşCep, Halkbank, VakıfBank, Yapı ve Kredi Bankası, Ziraat.

Как работает GM Bot

GM Bot — это вредоносная программа, которая выглядит как безобидное приложение для Android, часто маскируется под плагины типа Flash или контент для взрослых. В основном распространяется через сторонние магазины приложений, у которых нет такой строгой проверки безопасности как у App Store или Google Play Store. После загрузки трояна, иконка приложения исчезает с домашнего экрана, но это не значит, что вредоносная программа исчезла с устройства.

Троянец в основном ориентирован на банковские приложения. При открытии мобильного банка вредоносная программа подгружает поддельную страницу для ввода логина и пароля, и если предоставить приложению права администратора, злоумышленники смогут контролировать все, что происходит на инфицированном устройстве, и нанести серьезный ущерб его владельцу.

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