Google Play и Microsoft Store избавились от 37 вредоносных приложений

Google Play и Microsoft Store избавились от 37 вредоносных приложений

Google Play и Microsoft Store избавились от 37 вредоносных приложений

Официальные магазины приложений Google Play Store и Microsoft Store провели зачистку вредоносных приложений, которые были замаскированы под полезные программы для камеры, чистки мусора в системе и ускорения работы отдельных компонентов.

В результате Google вычистила из своего магазина 29 приложений для селфи, большинство из которых на деле отображали пользователю порнографический контент или перенаправляли его на фишинговые сайты.

Эти приложения обнаружили исследователи компании Trend Micro. Изначально программы выглядели вполне легитимно, однако сразу после установки демонстрировали вредоносное поведение и препятствовали удалению.

Тем временем Microsoft Store избавился от восьми приложений, которые были замечены в криптомайнинге. Среди них были Fast-search Lite, FastTube и Clean Master.

После установки такие программы активировали Google Tag Manager на своих доменах, которые затем запускали скрипты для майнинга.

Несмотря на такие чистки, Trend Micro рекомендует пользователям быть крайне внимательными к тем программам, которые они устанавливают даже из официальных магазинов. Всегда есть шанс нарваться на злонамеренную программу, замаскированную под полезное приложение.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru