Обнаружен первый Android-зловред, разработанный на языке Kotlin

Обнаружен первый Android-зловред, разработанный на языке Kotlin

Обнаружен первый Android-зловред, разработанный на языке Kotlin

Исследователи компании Trend Micro обнаружили первую, по их мнению, вредоносную программу для Android, написанную на языке программирования Kotlin. Вредонос был найден в официальном магазине Google Play Store и был замаскирован под легитимное приложение для отчистки Swift Cleaner.

Trend Micro детектирует вредоносное приложение как ANDROIDOS_BKOTKLIND.HRX. На данный момент программа ассоциируется со следующими именами пакетов:

  • com.pho.nec.sg.app.cleanapplication
  • com.pho.nec.pcs
  • com.pho.nec.sg

В настоящее время компания Google удалила Swift Cleaner из Play Store. Как утверждают эксперты, у вредоноса присутствует множество функций, но мошенники использовали лишь некоторые из них. Согласно отчету, злоумышленники использовали Swift Cleaner для кликов на рекламные объявления, а также скрытно подписывали телефон пользователя на платные SMS-сервисы.

Приложение даже имеет функцию обхода CAPTCHA, используемые некоторыми из этих платных сервисов SMS. Более того, Swift Cleaner позволяет своим операторам удаленно выполнять команды, например, красть информацию, отправлять SMS и осуществлять URL-редиректы.

Напомним, что основное число Android-зловредов написаны на Java, однако переход на Kotlin кажется жкспертам естественным развитием событий, так как этот язык программирования официально стал вторым языком, поддерживаемым ОС Android.

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