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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru