Android-троян GoatRAT использует автоматизированную платежную систему

Android-троян GoatRAT использует автоматизированную платежную систему

Android-троян GoatRAT использует автоматизированную платежную систему

В строю банковских Android-троянов прибыло: новый экземпляр GoatRAT может совершать несанкционированные мгновенные переводы, опустошая счета клиентов кредитных организаций. Троян нацелен преимущественно на бразильские банки и использует новую автоматизированную платежную систему в Латинской Америке.

Первое, что GoatRAT делает, попав на устройство жертвы, — крадёт ключ Pix мобильного девайса. Именно с помощью этого ключа вредонос может совершать мгновенные платежи.

Как отметили исследователи из компании Cyble в своём блоге, скомпрометированный ключ злоумышленники используют для доступа к платежной платформе Pix, которую в своё время создал Центральный банк Бразилии.

Упомянутая платформа позволяет клиентам разных кредитных организаций совершать мгновенные мобильные платежи в Латинской Америке. До этого ту же схему использовали другие Android-вредоносы: BraxDex, Senomorphy и PixPirate.

Проводить автоматические платежи — основная задача GoatRAT, выяснили в Cyble. Примечательно, что у трояна нет функциональности, которая бы позволяла красть коды двухфакторной аутентификации (2FA) из входящих СМС-сообщений.

«Эта вредоносная программа продолжает наметившуюся у киберпреступников тенденцию: за последние полгода авторы зловредов стали создавать всё более сложные банковские трояны. Выходящие из под пера злоумышленников вредоносы используют фреймворк системы автоматического перевода (ATS)», — пишут специалисты.

«GoatRAT в очередной раз подчёркивает, что для пользователей возрастают риски кибератак троянов, не требующих множественных разрешений в системе или богатой функциональности».

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