Android-вредонос RelayNFC превращает смартфоны в удалённые ридеры карт

Android-вредонос RelayNFC превращает смартфоны в удалённые ридеры карт

Android-вредонос RelayNFC превращает смартфоны в удалённые ридеры карт

Cyble Research and Intelligence Labs (CRIL) сообщила о новой, стремительно развивающейся кампании, нацеленной на пользователей мобильных устройств. Исследователи обнаружили семейство RelayNFC — вредоносную программу, которая превращает заражённый Android-смартфон в удалённый ридер банковских карт.

По сути, злоумышленники получают возможность проводить бесконтактные транзакции так, будто карта жертвы находится у них в руках.

По данным CRIL, RelayNFC отличается лёгким весом и высокой скрытностью. Разработчики используют компиляцию Hermes, из-за которой полезная нагрузка уходит в байт-код и становится труднее для анализа. Вдобавок образцы пока показывают отсутствие детектов на VirusTotal, так что защитные решения пока не умеют выявлять угрозу.

Кампания распространяется через фишинговые ресурсы, стилизованные под сервисы безопасности банков. CRIL нашла как минимум пять таких сайтов, которые распространяют один и тот же APK-файл. Схема стандартная: под видом «проверки безопасности» пользователю предлагают скачать приложение, которое якобы защитит карту.

 

После установки RelayNFC показывает фальшивый интерфейс с инструкцией поднести банковскую карту к смартфону. На экране появляется фраза на португальском “APROXIME O CARTÃO” — «поднесите карту ближе». В этот момент вредоносный код считывает данные карты через NFC и отправляет их на сервер злоумышленников. Затем программа запрашивает ПИН-код, который также уходит на сервер.

 

Дальше работает механизм реального APDU-relay: смартфон жертвы поддерживает постоянное WebSocket-соединение с командным сервером. Когда злоумышленники запускают операцию на своём поддельном POS-терминале, сервер передаёт на заражённое устройство APDU-команды, а RelayNFC пересылает их NFC-чипу телефона. Ответ карты возвращается по тому же каналу. Таким образом, злоумышленники проводят полноценную платёжную операцию в режиме реального времени.

CRIL также обнаружила второй образец — cartao-seguro.apk. В нём исследователи нашли компонент RelayHostApduService, который пытается реализовать Host Card Emulation, то есть не только читать карту, но и эмулировать её. Это выглядит как эксперимент разработчиков с альтернативными схемами атак через NFC.

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