Android-троян Джокер прокрался в Google Play Store под видом PDF-сканера

Android-троян Джокер прокрался в Google Play Store под видом PDF-сканера

Android-троян Джокер прокрался в Google Play Store под видом PDF-сканера

Новая порция вредоносных приложений для мобильных устройств на Android, распространяющая Joker, пробралась в официальный магазин Google Play Store. На угрозу обратили внимание специалисты «Лаборатории Касперского».

Зловред Joker — частый гость в Google Play Store, прикрывающийся с виду безобидным софтом. Попав на устройство пользователя, «Джокер» крадёт текстовые сообщения, списки контактов, информацию о девайсе, а также может осуществлять мошеннические действия посредством СМС.

В прошлый раз, когда вредоноса нашли в официальном магазине приложений, он прятался за программой Smart TV remote. Несмотря на все меры, которые предпринимает Google, находчивым авторам Joker каждый раз удаётся найти лазейку для проникновения на площадку интернет-гиганта.

«Операторы трояна часто распространяют его в Google Play по следующей схеме: скачивают легитимные приложения, добавляют к ним вредоносный код, заливают софт заново в магазин под другим именем», — объясняет в отчёте Игорь Головин из «Лаборатории Касперского».

Таким образом, надоедливый троян может прикрыться мессенджерами, программами для контроля здоровья, PDF-сканерами и тому подобным. После установки «Джокер» запрашивает в системе ряд разрешений, среди которых доступ к текстовым сообщениям и уведомлениям. Эта функциональность используется для подписки жертвы на платные сервисы без её ведома.

Обходить защитные функции Google Play Store «Джокеру» помогает так называемый «механизм спячки», активирующий вредоносную составляющую только после прохождения всех проверок.

 

В этот раз исследователи из Kaspersky обратили внимание на три приложения, распространяющие Android-троян:

  • Style Message (com.stylelacat.messagearound),
  • Blood Pressure App (blood.maodig.raise.bloodrate.monitorapp.plus.tracker.tool.health)
  • Camera PDF Scanner (com.jiao.hdcam.docscanner)

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