Троян для Android использует Telegram для получения данных жертвы

Троян для Android использует Telegram для получения данных жертвы

Троян для Android использует Telegram для получения данных жертвы

Недавно обнаруженная вредоносная программа для Android использует API для ботов в Telegram для связи с контрольным сервером (C&C) и получения данных с устройства жертвы. Об этом предупреждают исследователи в области безопасности Palo Alto Networks.

Вредонос получил имя TeleRAT, во многом он похож на ранее обнаруженный троян IRRAT, однако тот использовал API только для связи с командным центром. Стоит отметить, что IRRAT все еще активно используется киберпреступниками. Этот зловред маскируется под приложения, якобы информирующие пользователей о количестве просмотров их профиле в Telegram (на самом деле, Telegram не предусматривает такого функционала).

TeleRAT создает на устройстве два файла — один содержит различную информацию об устройстве (версию системного загрузчика, доступную память и количество процессорных ядер), а другой содержит информацию о канале Telegram и список команд. После установки в системе вредонос уведомляет об этом злоумышленников, отправляя боту сообщение с текущей датой и временем.

Более того, вредоносная программа запускает фоновый процесс для контроля буфера обмена и каждые 4 секунды проверяет наличие новых поступивших команд.

В зависимости от того, какие команды будут получены, вредонос может: получать информацию о контактах, местоположении, списке приложений, содержимом буфера обмена. Также предусмотрены возможности загрузки файлов, создания контактов, установки обоев, получения и отправки SMS, снятия фотографий, приема или совершения звонков и много других возможностей.

Новый вредонос может загружать похищенную на устройстве информацию используя предусмотренный в Telegram API-метод sendDocument. Таким образом, TeleRAT избегает обнаружения.

Использование API позволяет получать обновления двумя способами: с помощью метода getUpdates (который предоставляет историю всех команд, отправленных боту, включая имена пользователей, отправивших эти команды), с помощью Webhook (обновления бота могут перенаправляться на URL-адрес HTTPS, указанный с помощью Webhook).

Исследователи утверждают, что им удалось обнаружить изображение ботмастера, используемого для тестирования этой вредоносной программы. Также в коде TeleRAT эксперты нашли имя пользователя разработчика, которое привело их к каналу Telegram ‘vahidmail67’. Этот канал занимается рекламой приложений, которые помогают пользователям Instagtam получать лайки и подписчиков.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru