Софт Xnspy шпионил за тысячами владельцев iPhone и Android-смартфонов

Софт Xnspy шпионил за тысячами владельцев iPhone и Android-смартфонов

Софт Xnspy шпионил за тысячами владельцев iPhone и Android-смартфонов

Приложение Xnspy для мобильных устройств украло личные данные десятков тысяч владельцев мобильных устройств на iOS и Android. Чаще всего пользователи даже не подозревали о том, что их информация попала в третьи руки.

Xnspy можно назвать классическим сталкерским софтом (stalkerware), который преподносится в качестве программы для отслеживания активности детей, а на деле просто шпионит за владельцем мобильного устройства без его ведома.

Интересно то, как авторы Xnspy описывают своё детище на официальном сайте:

«Хотите поймать изменяющую супругу? Вам нужен Xnspy. Приложение позволит легко извлекать все интересующие данные».

 

Как правило, сталкерский софт достаточно сложно детектировать, так как для многих сканеров грань между вредоносом и утилитой для мониторинга активности пользователя не до конца очевидна. Кроме того, задача stalkerware — не отсвечивать лишний раз на экране, что также усложняет обнаружение такой программы на смартфоне.

Эксперты Вангелис Стикас и Фелипе Солферини представили отчёт на BSides London, в котором в числе прочего описывается Xnspy. Исследователи указывают на уязвимости в stalkerware, которые могут привести к компрометации персональных данных пользователей. Пока Стикас и Солферини отказываются публиковать подробности брешей, чтобы не спровоцировать волну утечек информации.

Анализ TechCrunch показал, что Xnspy был установлен на смартфонах как минимум 60 тысяч пользователей. Период его активности — с 2014 по 2022 год. Большинство жертв — владельцы Android-девайсов, однако среди украденных данных есть и сведения о тысячах пользователей iPhone.

Само собой, установить сталкерскую программу проще на Android, чем можно объяснить разницу в числе заражённых. Однако в базе Xnspy нашлись более 10 000 уникальных адресов электронной почты в сервисе iCloud и даже пароли для доступа к данным в облаке.

Около шести тысяч токенов аутентификации Xnspy использовал для извлечения пользовательских данных.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru