Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-троян FakeCalls научился по-новому прятаться на смартфонах жертв

Android-вредонос FakeCalls опять дал о себе знать: троян имитирует телефонные вызовы более чем от 20 финансовых организаций в надежде выудить у клиентов банков данные их карт и другую важную информацию.

FakeCalls нельзя назвать новичком на ландшафте киберугроз. В апреле прошлого года мы писали, что этот зловред перехватывает звонки жертвы в техподдержку банка. Авторы маскировали его под одно из банковских приложений, отображая официальный логотип.

Теперь специалисты Check Point сообщают о новых образцах FakeCalls, в которых появилось несколько новых функциональных возможностей, позволяющих уходить от защитных решений.

«Мы обнаружили более 2500 семплов этого вредоноса, каждый из которых использовал маскировку под разные финансовые организации. Кроме того, эта версия FakeCalls задействует техники антианализа», — пишет Check Point в отчёте.

«Авторы трояна уделили особое внимание защите своего детища и имплементировали ряд уникальных функций, которые ранее нам не встречались».

FakeCalls попадает на устройство жертвы с помощью фишинга или вредоносного сайта. Одна из новых функций трояна — «multi-disk» — манипулирует данными ZIP-заголовка файла APK. Именно так зловред устанавливает высокие значения EOCD-записи, чтобы запутать защитные решения.

Ещё один механизм реализует манипуляцию файлом AndroidManifest.xml, что помогает спрятать имя изначального создателя файла.

 

Последний один новый приём FakeCalls — добавить множество файлов внутрь директорий в APK, в результате чего имена файлов и пути превышают 300 символов. По словам Check Point, это также может затруднять детектирование трояна.

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