Google обнаружил шпионское ПО, которое проработало в течение 3 лет

Google обнаружил шпионское ПО, которое проработало в течение 3 лет

Google обнаружил шпионское ПО, которое проработало в течение 3 лет

Версия одного из самых сложных образцов мобильного шпионского ПО была обнаружена после трех лет успешной работы. Сложность обнаружения данного ПО обусловлена его возможностями самоуничтожения.

Шпионское ПО Chrysaor использовалось в целевых атаках против активистов и журналистов главным образом в Израиле, но также и в Грузии, Турции, Мексике, ОАЭ и других странах.

Шпионское вредоносное ПО Chrysaor, как полагают в Lookout и Google, было создано той же израильской фирмой NSO Group Technologies по образцу Pegasus iOS spyware первоначально обнаруженному в направленных атаках против активных борцов за права человека в Объединенных Арабских Эмиратах в прошлом году.

Как полагают, NSO Group Technologies производит самое усовершенствованное мобильное шпионское ПО на планете и продается их правительствам, правоохранительным органам во всем мире, а также диктаторским режимам.

Недавно обнаруженное шпионское ПО Chrysaor было сочтено установленным менее чем на трех дюжинах устройств на базе Android, несмотря на то, что исследователи полагают, что жертв было больше.

Chrysaor для Android предлагает огромное количество функций шпионажа, включая:

  • Утечку данных из распространенных приложений включая Gmail, WhatsApp, Skype, Facebook, Twitter, Viber и Kakao.
  • Удаленное управление устройством, основанное на SMS.
  • Запись аудио и видео.
  • Перехват данных, вводимых с клавиатуры и запись изображений экрана.
  • Отключение системы обновления для предотвращения исправления уязвимости.
  • Шпионаж за контактами, текстовыми сообщениями, электронными письмами и историей браузера.
  • Самоликвидация для предотвращения обнаружения

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