Trend Micro: В App Store просочились сторонние приложения

Trend Micro: В App Store просочились сторонние приложения

Trend Micro: В App Store просочились сторонние приложения

Согласно заявлению исследователей Trend Micro, в официальный магазин iOS App Store проскользнула сторонняя программа. Это случилось благодаря тому, что ей удалось замаскироваться под легитимное приложение финансового помощника.

Поддельное приложение называется «Household Accounts App», его описание утверждает, что оно является финансовым помощником для семей, приложение разработано с использованием японских символов. Исследователь обнаружил эту программу в App Store разных стран и не смог точно определить, на кого именно она нацелена.

Эксперты объясняют, что при первом запуске приложение проверяет на наличие ключ PPAASSWOpenKey, чтобы определить, запускалось ли оно в системе до этого. Если ключ отсутствует, значит, это приложение запускается на этой системе впервые. Затем приложение запрашивает право на использование данных для доступа к стороннему магазину приложений, на этом этапе пользователь должен одобрить запрос.

Сторонний магазин позволяет загружать приложения, распространяющиеся по неофициальным каналам, что потенциально подвергает пользователей риску установки вредоносных и других нежелательных программ. Одной из подобных программ, распространяемых через такой портал, является «PG Client», инструмент для джейлбрейка iOS-устройств.

Помимо этого, эксперты обнаружили программу, предназначенную для продвижения приложений в App Store. Известная под именем «LoveApp», программа старается обойти в поисковых запросах App Store другие приложения. Его смысл заключается в платном продвижении приложений разработчиков, которые не хотят использовать рекламные услуги Apple.

Исследователи также отметили, что при установке LoveApp загружает некоторые атрибуты пользователя на свои серверы, включая рекламный идентификатор (idfa), который используется для подсчета количества загрузок.

Приложение также использует SDK TalkingData для сбора информации о поведении пользователя. TalkingData имеет много агрессивных вызовов API и может получать различную информацию о системе пользователя, например: сети Wi-Fi, запущенные процессы и IP-адрес. На взломанных устройствах он также может собирать идентификатор Apple ID и список установленных приложений.

«Мы рекомендуем пользователям соблюдать осторожность при загрузке программ из сторонних магазинов приложений. Высоки риски того, что вы загрузите нежелательную или вредоносную программу» - отмечает Trend Micro.

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