Хакеры научились обходить систему проверки приложений в Play Store

Хакеры научились обходить систему проверки приложений в Play Store

Хакеры научились обходить систему проверки приложений в Play Store

Google пришлось удалить 50 приложений из Play Store после того, как исследователи обнаружили, что вирусописателям снова удалось обмануть систему проверки кода. Вредоносная программа под названием ExpensiveWall была найдена экспертами Check Point в приложении Lovely Wallpaper.

Эта программа регистрирует пользователей в платных онлайн-сервисах и отправляет платные SMS-сообщения на разные номера. В ходе дальнейшей проверки этот зловред был обнаружен в 50 приложениях в Play Store, он был загружен от 1 до 4,2 миллионами пользователей.

Для обхода процессов проверки Google злоумышленники зашифровали и упаковали вредоносную программу. После загрузки программа запрашивает разрешение на доступ к сети интернет, а также отправку и получение SMS-сообщений. Затем она пингует свой командный центр, отсылая информацию о зараженном устройстве, включая его местоположение и уникальные идентификаторы, такие как MAC и IP-адреса, номера IMSI и IMEI.

Следующим шагом командный сервер отправляет вредоносной программе URL-адрес, который открывается во встроенном окне WebView. Затем он загружает код JavaScript для выполнения вредоносных действий. Исследователи считают, что вредоносная программа произошла из набора для разработки программного обеспечения под названием GTK.

«Check Point уведомила Google об ExpensiveWall 7 августа 2017 года, и Google быстро удалила зарегистрированные образцы вредоносной программы из своего магазина приложений. Однако даже после того, как затронутые приложения были удалены, через несколько дней еще один образец проник в Google Play, заразив более 5000 устройств, он был удален четыре дня спустя» - отмечают исследователи.

Похоже на то, что Google проигнорировала сам факт обхода системы проверки приложений. Комментарии пользователей отражают общее возмущение, так как  одно из таких вредоносных приложений даже рекламировалось в Instagram.

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