Новая маскировка Android-троянов в Telegram: фото почившего знакомого

Новая маскировка Android-троянов в Telegram: фото почившего знакомого

Новая маскировка Android-троянов в Telegram: фото почившего знакомого

Русскоязычные мошенники, раздающие Android-троянов в Telegram, придумали новую приманку — мнимая кончина знакомого. Столь печальное известие способно заставить адресата забыть о том, что фото не могут иметь расширение .apk.

При запуске мобильный зловред начинает рассылать такие же сообщения по всем контактам жертвы, уже от ее имени.

 

По всей видимости, провокационная фраза «Это ты на фото?» перестала работать, и злоумышленникам пришлось искать более весомые аргументы, чтобы вынудить пользователей мессенджера открыть вредоносный файл.

Таким же образом в Telegram с начала года распространяют банковского трояна Mamont, только под видом видео. Схема, рассчитанная на широкий охват, построена по образу и подобию «писем счастья», некогда популярных у сетевых шутников и спамеров, с единственным отличием: дальнейшие рассылки проводят не получатели, а зловред.

Новые атаки — лишний повод еще раз напомнить пользователям о бдительности. Каким бы волнительным ни было сообщение незнакомца, стоит сначала убедиться в достоверности информации, а потом уже решать: завершить диалог или все-таки открыть прикрепленный файл / пройти по предложенной ссылке.

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