В Google Play обнаружены легитимные приложения со скрытыми майнерами

В Google Play обнаружены легитимные приложения со скрытыми майнерами

В Google Play обнаружены легитимные приложения со скрытыми майнерами

Эксперты «Лаборатории Касперского» изучили мобильные приложения для майнинга криптовалют и обнаружили, что преступники всё чаще используют для заработка денег внешне легитимные приложения со скрытыми майнерами. В частности, подобный функционал был найден в нескольких приложениях для просмотра футбола и установки VPN-соединений. Таким образом злоумышленники наживаются на сотнях тысячах пользователей, которые даже не подозревают об этом.

Согласно данным «Лаборатории Касперского», самые популярные легитимные приложения-майнеры связаны с футболом. Их основная функция — показ футбольных видеороликов, во время чего они скрытно добывают криптовалюту. Когда пользователь запускает приложение, оно открывает HTML-файл со встроенным скриптом Coinhive, который использует ресурсы устройства для добычи валюты Monero. Часть этих приложений распространялась через Google Play, самое популярное было загружено более 100 тысяч раз. Большинство загрузок (90%) пришлись на Бразилию. На данный момент все заражённые приложения удалены из официального магазина.

Другой мишенью для майнеров стало приложение для создания VPN-соединения. VPN — виртуальная частная сеть. С её помощью пользователи могут получить доступ к веб-ресурсам, которые недоступны из-за локальных ограничений провайдера. «Лаборатория Касперского» нашла функционал майнера в приложении Vilny.net. Интересно, что оно отслеживает уровень заряда устройства и его температуру — таким образом риск обнаружения снижается до минимума. Приложение скачивает исполняемый файл майнера с сервера и запускает его в фоновом режиме. Vilny.net было загружено более 50 тысяч раз, в основном украинскими и российскими пользователями.

Все решения «Лаборатории Касперского» обнаруживают подобные приложения и идентифицируют их как потенциально опасное ПО (riskware).

«Наши выводы показывают, что авторы вредоносных майнеров активно развивают свои техники и разрабатывают новые подходы. Всё это для более эффективной добычи криптовалюты. Теперь они делают это и с помощью легитимных приложений со скрытым функционалом. Так они зарабатывают на каждом пользователе дважды — сначала через рекламу в приложении, а потом и с помощью майнинга», — отметил Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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