В России создали Android-приложение, распознающее телефонного мошенника

В России создали Android-приложение, распознающее телефонного мошенника

В России создали Android-приложение, распознающее телефонного мошенника

Новое приложение, способное отличить телефонного мошенника в самом начале разговора и предупредить о потенциально опасном звонке пользователя, — разработка российских программистов. Основной целевой аудиторией этой системы являются клиенты кредитных организаций и пользователи банковских продуктов.

Всего девелоперы представили три компонента. Помимо вышеописанного противодействия телефонным мошенникам, разработчики предлагают аналогичный сервис для контроля переписки гражданина с мошенником в социальных сетях, а также функцию распознавания фишинговых сайтов.

Нынешние условия, в которых приходится мириться с растущей долей мошенничества среди всех киберпреступлений, давно требуют какого-нибудь радикального решения. Например, по словам зампреда правления Сбербанка Станислава Кузнецова, в 2020 доля телефонного мошенничества от всех киберпреступлений составила 97%.

На сегодняшний день наши разработчики предлагают Android-приложение, которое после установки на устройстве будет перехватывать все звонки. Записанный софтом разговор отправляется на сервер, а там уже аудио преобразуется в текст.

Далее в ход вступает искусственный интеллект, анализирующий полученный текст и тему разговора. Если в диалоге присутствуют семейные дела или, например, погода, алгоритмы прекращают анализ записи.

Если же собеседник упоминает банки, счета, финансовые институты, начинается более глубокий анализ. На этом этапе ИИ пробует найти признаки, характерные для общения с мошенником.

«Чтобы научить нейронную сеть отличать диалог со злоумышленником, мы взяли два типа разговоров — безобидные и мошеннические. Для добавления в базу последних мы находим злоумышленников в Сети и записываем общение с ними», — объяснил «Известиям» один из разработчиков системы.

Специалисты даже специально отбирают разные виды мошенничества и схемы беседы. Именно так нейронную сеть учат обращать внимание на определённые слова.

Эксперт GIS, заместитель генерального директора — технический директор компании «Газинформсервис» Николай Нашивочников прокомментировал новую российскую разработку для борьбы с киберпреступниками:

«Успешная реализация такой разработки потребует больших денег и по-хорошему более глубокой проработки сценариев использования и архитектуры.

В целом методы машинного обучения применяются для указанных задач почти 10 лет. Особых прорывов пока не было, хотя это, безусловно, перспективные технологии. Отмечу отличие от user behavior (поведенческой аналитики). Коллеги используют машинное обучение с учителем, т.е. "тренируют" машину на обучающих выборках эффективно относить текущий набор текстовых данных к одному из двух классов: нормальный или зловредный. В user behavior основная фича — в построении нормального (базового) профиля поведения сущности и оценки отклонения от него. Существенное отклонение от профиля помечается как потенциальная атака. При этом используют в основном машинное обучение без учителя».

Новая группировка PseudoSticky рассылает зловред от имени ОПК и судов

Аналитики команды Threat Intelligence компании F6 рассказали о новой кибергруппировке, которая атакует российские организации из сфер ретейла, строительства, науки и приборостроения. Группу назвали PseudoSticky — за сходство с почерком известной проукраинской APT-группировки Sticky Werewolf. Однако, по мнению исследователей, речь, скорее всего, идёт о сознательной мимикрии.

Первая активность PseudoSticky была зафиксирована в ноябре 2025 года. Тогда злоумышленники распространяли архив «Изделие-44 ДСП.rar».

По данным F6, в создании вредоносных файлов могли использоваться нейросети (LLM). В дальнейшем стало ясно, что это не разовая атака, а полноценная кампания с собственным набором инструментов и инфраструктурой. В одном из случаев атакующие даже использовали название Sticky Werewolf в качестве пароля к архиву.

Для понимания контекста: Sticky Werewolf (она же MimiStick, Angry Likho, PhaseShifters) действует с 2023 года и известна рассылками зловреда от имени госструктур. Целями обычно становятся предприятия энергетики, промышленности, ОПК, строительства и транспорта. PseudoSticky явно старается выглядеть «похоже», но технические детали указывают на другую группу.

В декабре 2025 года атаки пришлись на компании из сфер ретейла и строительства. Письма рассылались с легитимного адреса ИТ-компании из Владимирской области — вероятно, скомпрометированного. Вложения маскировались под документы, например «Лицензия.PDF.rar», внутри — DarkTrack RAT. Это троян удалённого доступа с широкими возможностями: кейлоггер, управление рабочим столом, доступ к веб-камере и микрофону, работа с файлами.

 

В январе 2026 года злоумышленники сменили инструмент и начали использовать Remcos RAT — известный с 2016 года троян, который применяют десятки кибергрупп. Тогда же расширился и круг целей: под удар попали научно-исследовательские организации.

Одно из писем содержало архив «Отчет по НИОКР 1427-18 (шифр АИСТ).PDF.rar» с документами-приманками. В названиях фигурировали реальные индексы военной техники, например проект «Аист». При этом в документах обнаружились странности — упоминание несуществующих предприятий и следы украинских региональных настроек («Офіс» в параметрах стиля). Всё это говорит о продуманной легенде, но с техническими огрехами.

 

В феврале 2026 года атаки продолжились. Злоумышленники рассылали письма с темами вроде «Конструкторская документация по БЛА "ИТАЛМАС" (Изделие-54)» или «Извещение о судебном заседании…». В качестве отправителей использовались скомпрометированные адреса, а также домены, визуально похожие на сайты официальных органов. В одном случае письмо пришло якобы от «Челябинского завода двигателей для авиации» — компании, которой в реальности не существует.

По оценке F6, атакующие целенаправленно используют реальные или взломанные почтовые ящики, чтобы повысить доверие к рассылке. Одновременно они имитируют стиль и инструменты Sticky Werewolf, пытаясь запутать исследователей и усложнить атрибуцию.

В компании отмечают: практика маскировки под известные группировки — не редкость. Отличить мимикрию от реальной связи можно только при детальном анализе инфраструктуры, кода и тактик.

Подробности кампаний PseudoSticky и индикаторы компрометации опубликованы в блоге F6.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru