Шпион SpyNote научился обходить контроль разрешений в Android

Шпион SpyNote научился обходить контроль разрешений в Android

Шпион SpyNote научился обходить контроль разрешений в Android

Разбор новейшего образца SpyNote показал, что реализованный в Android 13 новый охранник — Restricted Settings — не мешает шпиону с функциями RAT-трояна получить доступ к спецвозможностям (Accessibility Services) для выполнения своих задач.

Как оказалось, для обхода нового защитного механизма SpyNote, как и Anatsa, использует сеансовый инсталлятор, который вытаскивает из ресурсов другой, вредоносный APK, и тот уже внедряет в систему целевую полезную нагрузку.

Обнаруженный в минувший уикенд семпл вредоноса был замаскирован под приложение OnlyFans (для контента 18+). При запуске он сымитировал процесс загрузки обновления и занялся установкой assets/child.apk.

 

Вредоносный APK представлял собой ZIP-архив и использовал упаковщик JsonPacker. Попытки распаковать его автоматизированными средствами (с помощью Apktool, DroidLysis, JADX, Kavanoz и т. п.) окончились неудачей, пейлоад пришлось извлекать почти вручную.

Код SpyNote оказался обфусцированным — был щедро дополнен мусором. При запуске зловред прежде всего проводит проверки на наличие эмуляторов (обычных для Android и ряда других), а затем просит включить Accessibility, получает с сервера (голландский 95[.]174.67.245 на порту 7744) конфигурационный файл и приступает к выполнению основных задач.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru