Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Android-вредонос Snowblind использует защитную функцию ядра Linux

Новый вектор атаки на Android-устройства, в котором фигурирует вредоносное приложение Snowblind, использует защитную функциональность операционной системы для обхода установленных ограничений и кражи конфиденциальных данных.

Задача Snowblind в этой схеме — перепаковать атакуемое приложение, чтобы последнее не смогло детектировать использование специальных возможностей Android (accessibility services).

В результате вредонос может перехватывать пользовательский ввод, в котором могут содержаться учётные данные. Помимо этого, операторам открывается удалённый доступ к устройству, чтобы они могли запускать вредоносные команды.

Что отличает Snowblind от других вредоносов: вредоносная программа использует функцию ядра Linux «seccomp», которая применяется для проверки подлинности софта.

У исследователей из компании Promon была возможность изучить образец Snowblind. В отчёте специалисты подчёркивают, что операторы зловреда используют новую технику, помогающую уйти от детектирования на целевом устройстве.

Как уже отмечалось выше, в этом им помогает функция «seccomp», которую представили в Android 8 (Oreo). Она работает в процессе Zygote, который по умолчанию является родительским для всех других в ОС.

Чтобы перехватить конфиденциальную информацию, Snowblind внедряет нативную библиотеку, задача которой — запуститься до защитного кода. Далее идёт установка фильтра seccomp, перехватывающего системные вызовы вроде «open() syscall».

 

Специалисты считают, что на сегодняшний день большинство приложений не смогут защищаться от Snowblind, поскольку вредонос использует необычные методы. В опубликованном видео эксперты показали, насколько незаметно для пользователя может отработать Snowblind:

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru