Новый банковский Android-троян MaliBot обходит 2SV Google

Новый банковский Android-троян MaliBot обходит 2SV Google

Новый банковский Android-троян MaliBot обходит 2SV Google

Эксперты F5 обнаружили в дикой природе нового банковского трояна для Android, способного воровать учетные данные, куки и коды двухфакторной аутентификации (2FA). Многофункциональный зловред, нареченный MaliBot, также активно взаимодействует с оператором, открывая VNC-доступ к зараженному устройству.

Анализ опасной находки показал, что это сильно измененный и доработанный код банкера SOVA, с другим набором функций, мишеней, адресов C2 и методов упаковки. В настоящее время вредонос досаждает в основном жителям Испании и Италии; список интересующих его банков включает UniCredit, Santander, CaixaBank и CartaBCC. 

Распространяется MaliBot через мошеннические сайты, чаще всего под видом некого приложения Mining X или популярного кошелька CryptoApp (оригинал в Google Play собрал более 1 млн загрузок). Иногда встречаются и другие маскировочные имена — MySocialSecurity, Chrome. 

Чтобы заманить владельцев Android на вредоносные сайты, операторы зловреда используют смишинг: MaliBot умеет по команде проводить групповые СМС-рассылки, получая текст (с URL) и список адресатов с C2-сервера. Последний находится в России и некогда использовался для распространения файлового вируса Sality.

Функции нового Android-трояна многочисленны и разнообразны и включают следующие возможности:

  • сбор информации о зараженном устройстве (IP-адрес, AndroidID, модель, используемый язык, список установленных приложений, текущее состояние); 
  • журналирование выполняемых операций (успех, провал, ошибки) и событий телефонии (вызовы, СМС);
  • запуск и удаление приложений;
  • отправка СМС;
  • проведение оверлейных и инжект-атак;
  • кража данных из криптокошельков (Binance и Trust);
  • кража кодов MFA/2FA, в том числе из Google Authenticator;
  • кража куки;
  • кража СМС;
  • обход двухэтапной аутентификации Google;
  • обеспечение VNC-доступа и захват экрана.

Для выполнения своих задач в полном объеме троян после запуска подключается к C2-серверу и запрашивает у жертвы разрешение на доступ к специальным возможностям Android (Accessibility Service). С той же целью он регистрирует службы фоновой обработки, записи экрана, Accessibility, уведомлений (чтобы надоедать жертве, если она не дает доступ к спецвозможностям), а также приемники для перехвата СМС, звонков, сигналов тревоги и регистрации boot-активности.

Возможность использования Accessibility API и прямая связь с зараженным устройством позволяют оператору MaliBot обойти 2FA-преграды Google и войти в аккаунт жертвы со своего компьютера, используя украденные идентификаторы. Резидентный зловред при этом работает с окнами подсказок, нажимая нужные кнопки и вводя одноразовый код, высланный на C2-машину.

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