Приложения класса fleeceware установили 3,6 млн владельцев iPhone и iPad

Приложения класса fleeceware установили 3,6 млн владельцев iPhone и iPad

Приложения класса fleeceware установили 3,6 млн владельцев iPhone и iPad

Разработчики мобильных приложений класса fleeceware используют официальный магазин Apple App Store в качестве платформы для распространения своего мошеннического софта. По данным исследователей, злоумышленникам удалось установить свои программы на iPhone и iPad, принадлежащие 3,5 миллионам пользователей.

Для тех, кто не в курсе, fleeceware — это специальный вид приложений, использующих механизм подписки в злонамеренных целях. Сначала они пытаются привлечь внимание пользователя бесплатным пробным периодом, а потом списывают деньги даже после удаления.

Строго говоря, эксперты на сегодняшний день не относят fleeceware к классу вредоносов. Их принято считать нежелательными программами. Тем не менее этот софт используется для введения пользователей в заблуждение. Обещая программы бесплатно (или иногда за несколько долларов), злоумышленники снимают потом сотни долларов со счёта невнимательного владельца мобильного устройства.

Ранее с этим классов приложений сталкивались пользователи Android. В январе, например, в Google Play Store нашли fleeceware, которые установили 600 миллионов пользователей.

Теперь разработчики нежелательного софта атакуют владельцев iPhone и iPad. Исследователи нашли в официальном магазине App Store 32 приложения, которые успели скачать 3 680 000 пользователей.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru