Эксперты проанализировали новые версии Android-трояна BankBot

Эксперты проанализировали новые версии Android-трояна BankBot

Эксперты проанализировали новые версии Android-трояна BankBot

Исследователи лаборатории FortiGuard Labs решили проанализировать печально известного Android-трояна BankBot и отразить процесс его эволюции за последние 10 месяцев. В большинстве случаев приложение маскируется под Flash Player или какой-либо инструмент системы Android. При установке требуется большое количество разрешений, это выглядят очень подозрительно. Более того, после запуска трояну нужно еще больше разрешений.

На рисунке ниже можно ознакомиться с полным списком запрашиваемых BankBot’ом разрешений:

Анализируемая экспертами версия BankBot имеет относительно низкий процент обнаружения – всего 15-20 детектов на VirusTotal. Это несмотря на то, что он не использует обфускацию, чтобы скрыть строки или функциональные возможности.

После установки приложение требует привилегий администратора. В большинстве случаев этот запрос сопровождается объяснением на турецком языке, что наталкивает на мысль о том, что именно Турция является атакуемой этим трояном страной.

После получения прав администратора, вредоносное приложение скрывается, удаляя свой значок. Затем он отправляет информацию об устройстве на командный сервер, среди нее IMEI, контакты и SMS-сообщения (отправленные и полученные).

После этого троян проверяет, установлены ли на устройстве какие-либо приложения турецких финансовых учреждений. Если таковые обнаруживаются, то вредонос загружает фишинговую страницу, похожую на легитимный аналог финансового учреждения.

Фактически, код этого образца очень похож на код, обанруженный в декабре 2016 года, с небольшим количеством изменений. Двумя самыми большими и очевидными отличиями являются: во-первых, метод инъекций, во-вторых, проверка всех исходящих вызовов, в ходе которой идет сравнение с жестко запрограммированным в коде списком номеров.

После поиска этих номеров в интернете, экспертам удалось выяснить, что они принадлежат технической поддержке турецких финансовых учреждений. Другими словами, если пользователь попытается позвонить на один из этих номеров, BankBot сразу прервет вызов.

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