Хитрые адваре Scylla проникли на 13 млн Android- и iOS-устройств

Хитрые адваре Scylla проникли на 13 млн Android- и iOS-устройств

Хитрые адваре Scylla проникли на 13 млн Android- и iOS-устройств

Команда HUMAN Satori Threat Intelligence обнаружила 75 нежелательных приложений в Google Play Store и ещё 10 — в App Store. По своему типу это классические адваре, а общее число их установок доходит до 13 миллионов.

Мало того, что этот софт «бомбит» пользователя рекламными объявлениями (как видимыми, так и скрытыми), программы также генерируют нужные операторам клики. В общем, стандартный набор для получения прибыли от рекламной активности.

Исследователи объединили все найденные программы под общим именем — “Scylla“. Есть мнение, что это уже третья подобная волна атак этих адваре, которые стартовали в августе 2019 года под кодовым именем “Poseidon“.

Специалисты Satori уведомили Google и Apple об угрозе, после чего компании удалили нежелательный софт из своих официальных магазинов. Если у вас смартфон на Android, адваре должны деинсталлировать автоматически (для этого должна быть включена функция Play Protect).

Краткий список вредоносов для каждой платформы приводит ниже.

iOS:

  • Loot the Castle – com.loot.rcastle.fight.battle (id1602634568)
  • Run Bridge – com.run.bridge.race (id1584737005)
  • Shinning Gun – com.shinning.gun.ios (id1588037078)
  • Racing Legend 3D – com.racing.legend.like (id1589579456)
  • Rope Runner – com.rope.runner.family (id1614987707)
  • Wood Sculptor – com.wood.sculptor.cutter (id1603211466)
  • Fire-Wall – com.fire.wall.poptit (id1540542924)
  • Ninja Critical Hit – wger.ninjacriticalhit.ios (id1514055403)
  • Tony Runs – com.TonyRuns.game

Android:

  • Super Hero-Save the world! - com.asuper.man.playmilk
  • Spot 10 Differences – com.different.ten.spotgames
  • Find 5 Differences – com.find.five.subtle.differences.spot.new
  • Dinosaur Legend – com.huluwagames.dinosaur.legend.play
  • One Line Drawing – com.one.line.drawing.stroke.yuxi
  • Shoot Master – com.shooter.master.bullet.puzzle.huahong
  • Talent Trap – NEW – com.talent.trap.stop.all

С полным списком можно ознакомиться в отчёте экспертов.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru