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».

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru