25 млн Android-устройств оказались заражены агентом Смитом

25 млн Android-устройств оказались заражены агентом Смитом

25 млн Android-устройств оказались заражены агентом Смитом

Исследователи зафиксировали новую вредоносную кампанию, атакующую устройства под управлением Android. По оценкам экспертов, около 25 миллионов Android-устройств уже заражены вредоносной программой, получившей имя «Agent Smith».

В ходе этих атак легитимные приложения подменяются злонамеренными копиями, которые отображают пользователю рекламные объявления. Саму программу Agent Smith пострадавшие скачивали из стороннего магазина приложений.

Злоумышленники предлагали пользователям утилиту для редактирования фотографий, игру и даже приложение для взрослых — каждая из этих программ содержала вредоносную составляющую.

Попав на устройство, приложение-приманка расшифровывается и устанавливает в систему «агента Смита».

Вредоносная программа пытается скрыть свое присутствие в системе, для этого в ход идет маскировка под утилиту от Google — например, Google Updater или «com.google.vending». Также приложение скрывает свою иконку от пользователя.

Следующим шагом вредонос проверяет, установлены ли на устройстве приложения из списка. Часть этого списка жестко закодирована в приложении, а другую часть зловред получает от командного сервера C&C.

Если «агент Смит» находит приложение из списка, он извлекает основной APK и добавляет рекламный модуль. После этого легитимная версия приложения подменяется рекламной. Пользователю при этом никаких уведомлений не выводится, то есть он не в курсе происходящего.

Для завершения процесса заражения вредоносная программа использует уязвимость Janus, которая позволяет добавить произвольный код в приложение, при этом не нарушив его цифровую подпись.

Жестко закодированный список приложений выглядит следующим образом:

  • com.whatsapp
  • com.lenovo.anyshare.gps
  • com.mxtech.videoplayer.ad
  • com.jio.jioplay.tv
  • com.jio.media.jiobeats
  • com.jiochat.jiochatapp
  • com.jio.join
  • com.good.gamecollection
  • com.opera.mini.native
  • in.startv.hotstar
  • com.meitu.beautyplusme
  • com.domobile.applock
  • com.touchtype.swiftkey
  • com.flipkart.android
  • cn.xender
  • com.eterno
  • com.truecaller

Подробный отчет о деятельности «агента Смита» исследователи компании Check Point опубликовали в блоге.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru