Атакующий индийцев Android-троян Drinik стал банкером

Атакующий индийцев Android-троян Drinik стал банкером

Атакующий индийцев Android-троян Drinik стал банкером

Проведенный в Cyble анализ новых образцов Drinik показал, что распространяемый в Индии Android-зловред научился делать снимки экрана, регистрировать клавиатурный ввод, загружать файлы. К августу его создатели расширили функциональность кражи данных, добавив возможности использования оверлеев и клона сайта Департамента подоходного налога.

Согласно Cyble, мобильный вредонос стартовал в 2016 году как троян, умеющий воровать СМС-сообщения, но в прошлом году перепрофилировался в банкера и начал обрастать необходимыми функциями. В настоящее время Drinik умеет атаковать клиентов 18 индийских банков, блокировать входящие звонки и выполнять команды, получаемые в сообщениях службы FCM (Firebase Cloud Messaging).

Новейшая версия зловреда маскируется под официальное приложение налоговой службы Индии и загружается на смартфон в виде APK-файла, именуемого iAssist. При установке Drinik запрашивает разрешения на получение, чтение и отправку СМС, просмотр истории вызовов и доступ на чтение-запись к карте памяти.

Троян также пытается добраться до спецвозможностей Android (Accessibility Service); получив разрешение, он сразу отключает Google Play Protect. Доступ к Accessibility также позволяет ему через WebView загрузить страницу регистрации сайта incometaxindia.gov.in (подлинник), чтобы можно было украсть учетные данные жертвы с помощью скриншлотов и кейлоггинга.

После успешного входа в личный кабинет жертве отображается поддельное диалоговое окно с сообщением о невостребованном возврате по налогам. Касание кнопки Apply в этом окне вызывает перенаправление на фишинговую страницу с веб-формой, скопированной с оригинала. Ввод в нее ПДн и финансовых данных отправит их прямиком на сервер Drinik.

 

Мониторинг банковских приложений тоже осуществляется средствами Accessibility Service. Когда жертва открывает клиентов, вредонос сверяется со своим списком и, найдя совпадение, накладывает поверх окна фишинговую страницу (оверлей).

Функция блокировки вызовов (с помощью API CallScreeningService), по мнению экспертов, введена, чтобы входящие звонки не мешали жертве логиниться и сливать свои данные.

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