Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-вредонос FakeCalls опять дал о себе знать: троян имитирует телефонные вызовы более чем от 20 финансовых организаций в надежде выудить у клиентов банков данные их карт и другую важную информацию.

FakeCalls нельзя назвать новичком на ландшафте киберугроз. В апреле прошлого года мы писали, что этот зловред перехватывает звонки жертвы в техподдержку банка. Авторы маскировали его под одно из банковских приложений, отображая официальный логотип.

Теперь специалисты Check Point сообщают о новых образцах FakeCalls, в которых появилось несколько новых функциональных возможностей, позволяющих уходить от защитных решений.

«Мы обнаружили более 2500 семплов этого вредоноса, каждый из которых использовал маскировку под разные финансовые организации. Кроме того, эта версия FakeCalls задействует техники антианализа», — пишет Check Point в отчёте.

«Авторы трояна уделили особое внимание защите своего детища и имплементировали ряд уникальных функций, которые ранее нам не встречались».

FakeCalls попадает на устройство жертвы с помощью фишинга или вредоносного сайта. Одна из новых функций трояна — «multi-disk» — манипулирует данными ZIP-заголовка файла APK. Именно так зловред устанавливает высокие значения EOCD-записи, чтобы запутать защитные решения.

Ещё один механизм реализует манипуляцию файлом AndroidManifest.xml, что помогает спрятать имя изначального создателя файла.

 

Последний один новый приём FakeCalls — добавить множество файлов внутрь директорий в APK, в результате чего имена файлов и пути превышают 300 символов. По словам Check Point, это также может затруднять детектирование трояна.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru