Загрузчики и инфостилеры стали самыми распространёнными Android-вредоносами

Загрузчики и инфостилеры стали самыми распространёнными Android-вредоносами

Загрузчики и инфостилеры стали самыми распространёнными Android-вредоносами

Специалисты румынской антивирусной компании Bitdefender проанализировали вредоносные программы для Android и сформировали интересную статистику, которая даёт понять, какой класс Android-зловредов является самым доминирующим.

Оказалось, что в феврале владельцев мобильных устройств на Android чаще всего атаковали загрузчики (Downloaders) и инфостилеры. Как правило, авторы такого софта внедряют вредоносные компоненты в изначально безобидные приложения.

Согласно отчёту экспертов, в феврале топ-3 наиболее активных вредоносов, на долю которых пришёлся 91% детектов, выглядит так:

  • Downloader.DN — загруженные из Google App Store программы, в которые авторы добавляют функциональность агрессивных рекламных приложений. Иногда такие адваре могут загружать дополнительные зловреды.
  • InfoStealer.XY — обфусцированные вредоносы, замаскированные под антивирусы. Могут извлекать конфиденциальные данные, загружать и устанавливать другие вредоносные программы.
  • HiddenApp.AID — максимально агрессивное адваре.

Различный шпионский софт и банковские трояны были замечены в феврале в 10% случаев детектирования. Среди них можно отметить SpyAgent.DW и его вариации, а также Banker.YM и Dropper.AIF.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru