Новый дроппер BugDrop заточен на обход защитных функций Android 13

Новый дроппер BugDrop заточен на обход защитных функций Android 13

Новый дроппер BugDrop заточен на обход защитных функций Android 13

Исследователи обнаружили ранее неизвестный троян-дроппер для Android, который всё ещё находится в стадии разработки. Вредонос является ярким примером того, что киберпреступники продолжают находить лазейки для обхода защитных механизмов мобильной ОС и Google Play Store.

Новый дроппер засекли специалисты компании ThreatFabric. Хан Сахин, один из исследователей, описывает киберугрозу следующим образом:

«Вредонос пытается проникать на Android-устройства с помощью новой техники, которая ранее нам не встречалась. Кроме того, дроппер распространяет крайне опасного банковского трояна Xenomorph».

Свежий дроппер назвали “BugDrop”, самое интересное в нем — специальный акцент на обход защитных функций, реализованных в версии Android 13, готовящейся к скорому выходу. Напомним, что одной из особенностей этого релиза мобильной ОС стала защита специальных возможностей Accessibility Services от вредоносных программ.

В ThreatFabric считают, что за BugDrop стоит киберпреступная группировка “Hadoken Security”, которая известна распространением опасных вредоносных приложений — Xenomorph и Gymdrop.

 

Поскольку Accessibility API позволяет софту считывать контент на дисплее и осуществлять определение действия от лица пользователя, он очень полюбился злоумышленникам. В Google это прекрасно понимают, поэтому решили предусмотреть защиту от этого вектора в Android 13.

Известно, что большинство таких вредоносных приложений загружаются сторонним способом. Это значит, что пользователь должен разрешить их установку из неофициальных источников. Именно поэтому в Android 13 система будет блокировать доступ к Accessibility API софту, загруженному не из Google Play Store.

Разработчики BugDrop быстро сообразили, что нужно как-то обойти эти защитные меры. Дроппер, замаскированный под считыватель QR-кодов, разворачивает вредоносную нагрузку через сессионный процесс инсталляции.

Фактически злоумышленники используют уже готовый вредонос, способный самостоятельно устанавливать APK на устройство жертвы. Такой подход может сделать банковские Android-трояны ещё более опасными, предупреждают исследователи.

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