Фейковый Android-мессенджер помогает красть данные из Telegram, WhatsApp

Фейковый Android-мессенджер помогает красть данные из Telegram, WhatsApp

Фейковый Android-мессенджер помогает красть данные из Telegram, WhatsApp

Злоумышленники используют фейковое Android-приложение «SafeChat» для заражения владельцев мобильных устройств шпионским софтом. Задача — выкрасть данные геолокации и текстовые сообщения из мессенджеров.

Как отметили специалисты CYFIRMA, Android-шпион является одним из вариантов вредоноса Coverlm, который заточен под кражу данных из Telegram, Signal, WhatsApp и Viber.

Чтобы ввести жертв в заблуждение и заставить установить фейковый мессенджер, киберпреступники прибегают к социальной инженерии. Пользователям объясняют, что это нужно для более безопасного общения.

Интерфейс SafeChat выглядит вполне правдоподобно и даже проводит жертву через процесс регистрации. Что должно насторожить пользователя: приложение запрашивает доступ к Accessibility Services, специальным возможностям операционной системы Android.

 

Подозрительными также кажутся запросы на доступ к списку контактов, СМС-сообщениям, журналу звонков, внешнему хранилищу и точной геолокации устройства.

Более того, приложение просит пользователя исключить его из списка подсистемы Android, отвечающей за оптимизацию батареи. Это нужно вредоносу для того, чтобы его процесс случайно не завершили в фоновом режиме.

«Снипет из файла Android Manifest дал нам понять, что авторы приложения оснастили его функциональностью, отвечающей за взаимодействие с другими мессенджерами», — пишет CYFIRMA в отчёте.

«Это взаимодействие происходит с помощью разрешения OPEN_DOCUMENT_TREE».

Специальный модуль для извлечения данных отправляет всю собранную информацию на командный сервер, находящийся под управлением злоумышленников.

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru