800 000 россиян стали жертвами банковского Android-ботнета

800 000 россиян стали жертвами банковского Android-ботнета

800 000 россиян стали жертвами банковского Android-ботнета

Специалистам антивирусной компании Avast удалось выйти на операции банковского Android-ботнета, атаковавшего российских пользователей. Эксперты считают, что получивший имя Geost ботнет действует с 2016 года, за это время он успел заразить более 800 тысяч устройств на Android.

Такая масштабная кибероперация позволяла преступникам контролировать несколько миллиардов рублей. Выйти на незаконную деятельность исследователям помогла ошибка OpSec.

Киберпреступники допустили оплошность — доверились вредоносной прокси-сети, созданной благодаря вредоносной программе HtBot. Этот вредонос даёт возможность арендовать прокси-сервис, позволяющий анонимно общаться в Сети.

Проанализировав сетевую активность HtBot, антивирусные специалисты неожиданно для себя раскрыли крупную вредоносную кампанию, в ходе которой пострадали 800 тыс. Android-устройств.

Что подвело операторов ботнета — они неудачно выбрали платформы анонимизации, с помощью которых пытались скрыть свои следы. В итоге преступники не смогли корректно зашифровать свои сообщения, а исследователи получили доступ ко всей внутренней работе злоумышленников.

Помимо общей информации, касающейся киберопераций (обход антивирусных программ, заражение устройств), специалисты нашли и личные переписки киберпреступников. Один из интересных моментов таких переписок — намерение одного из участников группировки покинуть её.

Ему ответили, что «не каждый день группа получает 100 тысяч за продвижение», кроме того, «раз уж начинали вместе, заканчивать работу нужно тоже вместе».

Команда Avast также рассказала и про сам ботнет. Geost на деле является сложной инфраструктурой, состоящей из заражённых Android-устройств. Установка вредоносной составляющей на смартфоны россиян происходит благодаря фейковым приложениям.

Обычно такие программы маскируются под банковские приложения или социальные сети. После установки таких программ операторы могут удалённо управлять атакованным устройством.

Особый интерес для злоумышленников в этом случае представляли SMS-сообщения жертв — благодаря им они вычисляли, у кого самый большой баланс на счёте. Эту информацию обрабатывал командный C&С-сервер.

Помимо этого, киберпреступники устанавливали на телефоны граждан банковский троян, главными целями которого стали пять банков, расположенных преимущественно в России.

С подобным анализом данной кибероперации можно ознакомиться в исследовании (PDF) Avast.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru