Новый Android-вредонос NGate использует чип NFC для кражи денег жертвы

Новый Android-вредонос NGate использует чип NFC для кражи денег жертвы

Новый Android-вредонос NGate использует чип NFC для кражи денег жертвы

Новое вредоносное приложение для Android, получившее имя NGate, может снимать деньги с банковской карты пользователя. Для этого вредонос передаёт на устройство злоумышленника данные, которые считывает NFC-чип.

NGate позволяет операторам эмулировать карту жертвы и совершать несанкционированные платежи. Дополнительно зловред позволяет снимать наличные в банкоматах.

NGate участвует в атаках с ноября 2023 года и, судя по всему, связан с кампанией, на которую указали специалисты ESET. Речь идёт о способе обхода защиты iOS и Android с помощью PWA и WebAPK.

Такие атаки, как правило, начинаются с текстового сообщения, голосового вызова или вредоносной рекламы. В результате нехитрых манипуляций жертва получает на устройство PWA или WebAPK.

Попав в систему, NGate подключает компонент с открытым исходным кодом — «NFCGate», который изначально создавался для тестирования и экспериментов с NFC. NFCGate поддерживает функциональность захвата, ретрансляции, воспроизведения и клонирования на устройстве.

NGate использует этот инструмент для получения данных NFC от банковских карт и последующей отправки их на сервер атакующих.

 

Специалисты ESET выложили на YouTube ролик, в котором разбирается принцип работы NGate.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru