Albiriox: новый троян для Android крадёт деньги из банковских приложений

Albiriox: новый троян для Android крадёт деньги из банковских приложений

Albiriox: новый троян для Android крадёт деньги из банковских приложений

Исследователи из Cleafy обнаружили новую опасную вредоносную программу для Android — Albiriox. Это свежий банковский зловред, который уже называют одним из самых мощных за последнее время. Он нацелен на пользователей банковских приложений и криптовалютных сервисов по всему миру.

Albiriox распространяется по модели «вредонос как услуга» (MaaS): злоумышленники могут просто «арендовать» его за $650-720 в месяц.

Впервые специалисты Cleafy обратили внимание на активность Albiriox в сентябре 2025 года — тогда он тестировался в закрытом бета-режиме и распространялся только среди «уважаемых» участников киберпреступных форумов. К октябрю доступ стал публичным.

По данным исследователей, за проектом стоят русскоязычные киберпреступники: на это указывают и язык общения, и инфраструктура, и активность на форумах. Всего за пару месяцев вредонос вырос из закрытой беты в полноценный коммерческий инструмент — с рекламными роликами, «презентациями» и продвижением в Telegram.

 

Схема заражения довольно хитрая. Сначала жертве приходит СМС со ссылкой на поддельный сайт, маскирующийся под Google Play Store или популярные ретейл-приложения. Пользователь думает, что скачивает настоящее приложение, — а на деле устанавливает «дроппер», который потом подтягивает основной зловред.

 

После установки Albiriox показывает фальшивый экран «системного обновления» и просит разрешение на установку приложений из неизвестных источников. Получив его, вредонос разворачивает основной модуль и получает полный контроль над устройством.

Albiriox сочетает два мощных метода атаки:

  • удалённый доступ через VNC — злоумышленник видит экран телефона и может делать всё, что делает пользователь: нажимать кнопки, вводить текст, открывать приложения;
  • оверлеи — поверх банковских приложений накладываются фальшивые формы входа, чтобы украсть логины, пароли и другие данные.

Помимо этого, зловред может показывать чёрный экран, чтобы скрыть действия злоумышленников, пока они совершают несанкционированные операции.

Целью Albiriox стали более 400 финансовых приложений: банки, криптобиржи, кошельки, платёжные сервисы в разных странах. С точки зрения масштаба это явно инструмент для глобальных мошеннических кампаний.

Чтобы обходить защиту, вредонос использует собственный билдер, интегрированный с сервисом шифрования Golden Crypt, а также специальный метод потоковой передачи экрана через специальные возможности ОС (Accessibility Services) — это позволяет получать данные даже из тех банковских приложений, которые блокируют запись экрана.

Первые реальные атаки уже зафиксированы. Один из ранних случаев был в Австрии — жертв заманивали поддельной страницей Penny Market и СМС-сообщениями с укороченными ссылками.

Эксперты напоминают:

  • скачивать приложения стоит только из официальных магазинов;
  • не переходить по ссылкам из СМС и мессенджеров;
  • держать систему обновлённой;
  • включать двухфакторную аутентификацию;
  • использовать мобильные средства защиты.

По мнению специалистов, Albiriox — представитель нового поколения Android-банковских зловредов. Модель MaaS и активное развитие делают его особенно опасным — и есть риск, что в ближайшие месяцы он получит ещё большее распространение.

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru