APT41 запустила новые образцы Android-шпионов WyrmSpy и DragonEgg

APT41 запустила новые образцы Android-шпионов WyrmSpy и DragonEgg

APT41 запустила новые образцы Android-шпионов WyrmSpy и DragonEgg

Исследователи зафиксировали два образца шпионского софта WyrmSpy и DragonEgg для Android, ранее нигде не упоминавшихся. Эти вредоносы связывают с китайской киберпреступной группировкой, которую отлёживают под кодовым именем APT41.

О новых семплах рассказали специалисты компании Lookout. В отчёте они описывают APT41 следующим образом:

«Стоящая за распространением шпионского софта группировка известна в первую очередь эксплуатацией “торчащих“ в Сеть веб-приложений. Использование вредоносных программ для мобильных устройств показывает, насколько смартфоны сегодня становятся привлекательной целью для киберпреступников».

APT41 также известна исследователям под именами Axiom, Blackfly, Brass Typhoon, Bronze Atlas, HOODOO, Wicked Panda и Winnti. Эта группа проводит операции с 2017 года и атакует многие отрасли с целью выкрасть интеллектуальную собственность.

Эксперты пока не выяснили точный вектор проникновения на конечные точки, однако есть предположение, что всё начинается с социальной инженерии. Lookout впервые отметила WyrmSpy в 2017 году, а DragonEgg — в начале 2021-го.

WyrmSpy, как правило, маскируется под «родное» системное приложение, необходимое для доставки уведомлений пользователю. В более поздних версиях встречаются попытки замаскироваться под контент для взрослых.

Что касается DragonEgg, эта версия шпиона распространяется либо в виде сторонних клавиатур для Android, либо в виде мессенджеров вроде Telegram. Присутствия этих двух вредоносов в Google Play Store замечено не было, поэтому пока не совсем понятно, как они именно попадают на смартфоны жертв.

Оба шпиона используют один командный сервер, находящийся по адресу 121.42.149[.]52 (резолвится в домен vpn2.umisen[.]com). После установки зловреды запрашивают подозрительные разрешения в системе и тащат буквально все важные данные, до которых могут дотянуться.

WyrmSpy даже может отключать одну из защитных функций Android — Security-Enhanced Linux (SELinux). Этот же шпион использует инструменты рутинга вроде KingRoot11 для повышения прав в ОС.

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