Мобильные угрозы стали гораздо изощреннее и опаснее

Мобильные угрозы стали гораздо изощреннее и опаснее

Мобильные угрозы стали гораздо изощреннее и опаснее

Исследователи компании Crowdstrike подготовили отчёт, в котором анализируются вредоносные программы и другие киберугрозы для мобильных устройств. По словам экспертов, атаки на смартфоны в последнее время становятся существенно сложнее и опаснее.

Раньше основной проблемой для пользователей смартфонов и планшетов был кликджекинг и адваре. Но теперь люди все теснее связывают свою жизнь с мобильными устройствами — хранят там важные данные, платежную информацию и тому подобное. Киберпреступники прекрасно это понимают и разрабатывают новые методы атак на смартфоны.

В документе (PDF) Crowdstrike выделены пять основных современных киберугроз для мобильных девайсов: инструменты для удаленного доступа (RAT), банковские трояны, вымогатели, криптомайнеры и рекламный кликфрод.

Также в качестве шестой потенциальной угрозы исследователи отметили легальные коммерческие шпионские программы (их ещё называют spouseware или stalkerware).

RAT-программы используются в основном для шпионажа, который зачастую легче осуществить на мобильных устройствах — камера, микрофон и GPS-чип уже встроены. После установки такие вредоносы, как правило, перехватывают SMS-сообщения, выискивая там токены для многофакторной аутентификации.

Поскольку кросс-платформенные RAT-программы сложно разрабатывать и поддерживать, они больше присущи правительственным хакерам с серьезными ресурсами.

Мобильные банковские трояны, чьи возможности схожи с RAT, представляют ещё одну киберугрозу, которая стремительно растёт. Отличительная особенность программ этого класса заключается в возможности наложения своих окон поверх легитимных приложений.

Представьте: вы вводите свои учетные данные или банковские реквизиты, но поверх официального приложения вашего банка наложено невидимое окно вредоноса. В итоге вся введённая вами информация попадает в руки киберпреступников.

Вымогатели и шифровальщики — эти программы тоже в последнее время переключились с десктопов на мобильные устройства. Пользователей смартфонов часто выручают облачные хранилища, в которых хранятся резервные копии файлов и операционной системы, однако злоумышленники и здесь придумали свои рабочие схемы — просто полностью блокировать устройство и требовать некую сумму за его разблокировку.

Эксперты в области безопасности также стали находить на смартфонах вредоносные криптовалютные майнеры. Изначально затея майнить на мобильных устройствах может показаться безумной — обычно такой код совершенно не оптимизирован под процессоры смартфонов.

С другой стороны, как утверждают в CrowdStrike, огромное количество потенциальных девайсов-жертв делают криптомайнинг заманчивым мероприятием. Ожидается, что в будущем все вредоносные программы для мобильных устройств будут оснащаться скриптами для майнинга.

Этому поспособствуют минимальные требования к разработке и относительно низкая степень риска.

Последняя современная угроза для пользователей смартфонов — кликфрод — пожалуй, наименее опасная из всех. Цель этого метода заключается в отправке скрытых HTTP-запросов к рекламным ресурсам. По оценкам специалистов, к 2025 году кликфрод принесёт до $50 миллиардов.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru