Новый Android-ботнет похищает текстовые сообщения и пользовательские данные

Новый Android-ботнет похищает текстовые сообщения и пользовательские данные

Секьюрити-вендор FireEye обнаружил в Южной Корее ранее неизвестный Android-ботнет, который направлен на похищение текстовых сообщений. Эксперты говорт, что новый ботнет MisoSMS может быть одним из крупнейших в своем роде и наверняка самый технически продвинутый из всех прочих мобильных ботнетов.



Согласно данным FireEye, ботнет был использован как минимум в 64 шпионских кампаниях, похищающих мобильные данные как внутри Южной Кореи, так и за пределами страны, в частности в Китае. Сам по себе бото-генерирующий вредонос MisoSMS был размещен в Android-приложении, которое маскируется под инструмент административной настройки операционной системы Google Vx. Приложение запрашивает у пользователя широкие административные привилегии и если таковые предоставляются, то вредоносное ПО маскируется в системе, пишет cybersecurity.ru.

Затем вредонос собирает текстовые сообщения и передает их по email организаторам кампании, что является сравнительно новой техникой. Некоторые мобильные вредоносы, существовавшие до сих пор, использовали либо SMS-переадресацию, либо TCP-связь. FireEye сообщает, что на сегодня для контроля вредоноса используются около 450 аккаунтов email, а получатели писем заходили в интерфейсы email с IP-адресов в Китае и Корее.

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