Шпион Predator использует 0-day эксплойты в атаках на пользователей Android

Шпион Predator использует 0-day эксплойты в атаках на пользователей Android

Шпион Predator использует 0-day эксплойты в атаках на пользователей Android

Команду исследователей Google Threat Analysis Group (TAG) заинтересовала деятельность компании Cytrox из Северной Македонии. Эксперты выяснили, что Cytrox разрабатывает эксплойты для 0-day в Chrome и Android, помогающие установить шпионскую программу на мобильные устройства пользователей.

«0-day эксплойты использовались в паре с N-day, таким образом разработчики старались с максимально пользой задействовать временный промежуток между фактом патчинга бреши и установкой соответствующего патча в экосистеме Android», — объясняют исследователи из TAG.

Судя по всему, Cytrox собирала эксплойты, после чего продавала их различным киберпреступникам правительственного уровня из Египта, Армении, Греции, Мадагаскара, Сербии, Испании, Индонезии и др. Известно об использовании упомянутых эксплойтов как минимум в трёх разных киберкампаниях.

При этом Cytrox также стоит за разработкой шпионского софта Predator, который является аналогом Pegasus от NSO Group. Всего команда TAG отметила пять уязвимостей нулевого дня в Chrome и Android, которые использовали кибершпионы:

  • CVE-2021-37973 — некорректное использование динамической памяти (Use-after-free) в API Portals.
  • CVE-2021-37976 — возможность утечки информации в ядре.
  • CVE-2021-38000 — недостаточная проверка ввода в Intents.
  • CVE-2021-38003 — некорректная имплементация в движке V8.
  • CVE-2021-1048 — Use-after-free в ядре Android.

Напомним, что в мае Google выпустила патчи, устраняющие критическую уязвимость. Также на днях стало известно, что знаменитый Android-троян Джокер прокрался в Google Play Store под видом PDF-сканера.

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