90 Android-вредоносов пробрались на 5,5 млн смартфонов через Google Play

90 Android-вредоносов пробрались на 5,5 млн смартфонов через Google Play

90 Android-вредоносов пробрались на 5,5 млн смартфонов через Google Play

Более 90 вредоносных приложений для мобильных устройств на Android пробрались более чем на 5,5 млн смартфонов пользователей. Все они были загружены из официального магазина Google Play.

Попав на девайс, эти программы устанавливали адваре и другой вредоносный софт, включая банковский троян Anatsa (он же Teabot).

Задача Anatsa — вытащить учётные данные от онлайн-банкинга и предоставить операторам возможность выводить или тратить деньги владельца мобильного устройства на Android.

Как отмечают в отчёте исследователи из Zscaler, банковский троян вернулся в официальный магазин приложений. Теперь он маскируется под программы «PDF Reader & File Manager» и «QR Reader & File Manager».

 

По данным специалистов, число установок этих двух приложений уже перевалило за 70 тысяч. Такая статистика в очередной раз демонстрирует серьёзную опасность, которую представляют вредоносы-дропперы.

Чтобы избежать детектирования, Anatsa применяет многоступенчатый механизм подгрузки пейлоада:

  • сначала дроппер получает конфигурацию и определённые строки от C2-сервера;
  • файл в формате DEX, содержащий вредоносный код дроппера, загружается и запускается на устройстве;
  • далее загружается файл конфигурации, в котором содержится ссылка на пейлоад Anatsa;
  • DEX-файл фетчит и инсталлирует вредоносный APK, завершающий процесс заражения.

 

DEX-файл также проверяет, в какой среде он запускается, чтобы избежать попадания в песочницы. После старта Anatsa подгружает настройки бота и результаты сканирования устройства, а затем подстраивается под геолокацию и профиль жертвы.

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