Фишеры научились обходить защиту iOS и Android с помощью PWA и WebAPK

Фишеры научились обходить защиту iOS и Android с помощью PWA и WebAPK

Фишеры научились обходить защиту iOS и Android с помощью PWA и WebAPK

Специалисты антивирусной компании ESET предупреждают о новой тактике фишеров, которая помогает последним обходить защитную функциональность iOS и Android: злоумышленники используют Progressive Web Applications (PWA) и WebAPK.

PWA представляют собой веб-сайты, которые выглядят как мобильные приложения. На Android фишеры также задействуют WebAPK, скачанные, судя по всему, из Google Play Store.

Последовательность в случае этих атак выглядит так: мошенники предлагают пользователям iOS добавить PWA на домашний экран, а владельцев Android-устройств убеждают подтвердить ряд всплывающих сообщений перед установкой приложения.

 

WebAPK, как известно, является более продвинутой реализацией PWA, поэтому их установка на Android не вызывает никаких системных алертов.

Чтобы «скормить» жертвам эти вредоносные программы, злоумышленники задействуют не только рекламу и СМС-сообщения, но и голосовые вызовы.

При переходе по фишинговой ссылке пользователь увидит клоны официальных страниц магазинов Google Play, App Store или фейковый ресурс кредитной организации.

После этого жертву будут убеждать установить новую версию банковского приложения, под видом которого, естественно, на устройство попадает вредоносная программа.

После установки PWA или WebAPK на домашнем экране появится соответствующая иконка, которая и будет вести прямиком на фишинговую форму для ввода данных.

 

Как отмечают в ESET, при вводе логина и пароля от банковского аккаунта пользователь потеряет контроль над свои счётом.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru