Новая цепочка 0-day для iPhone открыла путь шпионскому софту

Новая цепочка 0-day для iPhone открыла путь шпионскому софту

Новая цепочка 0-day для iPhone открыла путь шпионскому софту

Несмотря на санкции и регулярные разоблачения, коммерческие шпионские компании продолжают работать на удивление изощрённо. Новый отчёт Google Threat Intelligence Group (GTIG) показывает: один из самых известных игроков рынка — Intellexa — не просто выжил под давлением, а превратился в одного из крупнейших охотников за уязвимостями нулевого дня.

Intellexa, созданная как поставщик шпионского софта и прославившаяся инструментом Predator, сумела выстроить гибкую инфраструктуру, обходить международные ограничения и собирать цепочки эксплойтов быстрее большинства конкурентов.

По данным Google, с 2021 года компания стоит за 15 уникальными zero-day — внушительная доля от всех критических 0-day, которые TAG обнаруживала за эти годы.

Речь идёт о возможности удалённого выполнения кода, выхода за пределы песочницы, повышении прав в iOS, Android, Chrome и даже архитектуре ARM Mali.

Причём Intellexa всё чаще не пишет эксплойты сама: компания активно закупает части цепочек у внешних разработчиков, что указывает на целую скрытую «экосистему поставщиков» внутри индустрии коммерческого слежения.

Особое внимание исследователей привлекла сложная цепочка атак на iOS, которую внутри Intellexa называют smack. Она включает инструмент для анализа бинарников Mach-O прямо в памяти и позволяет загружать и выполнять код без записи на устройство.

Начинается атака с уязвимости CVE-2023-41993 в Safari, позволяющей получить произвольный доступ к памяти. Любопытная деталь: тот же компонент JSKit, лежащий в основе RCE, ранее замечали в кампаниях якобы российских киберпреступников. Похоже, Intellexa купила этот эксплойт на стороне.

Судя по отладочным строкам, компания располагает как минимум семью вариантами эксплойтов для iOS. После первичного проникновения цепочка использует ещё две уязвимости — CVE-2023-41991 и CVE-2023-41992 — чтобы получить системные привилегии. Финальный модуль PREYHUNTER разворачивает шпионские компоненты: watcher и helper.

 

Watcher выполняет функции собственной «системы безопасности» — отслеживает подозрительные нюансы вроде включённого режима разработчика или установленных защитных приложений и прекращает атаку, если что-то идёт не так. Helper обеспечивает закрепление в системе и выполняет разведку: перехват VoIP-звонков, кейлоггинг, доступ к камере.

По словам Google, такие модули работают как фильтр: операторы сначала проверяют, действительно ли заражение прошло успешно, и только потом запускают полноценный Predator.

Intellexa расширяет и способы доставки атак. Исследователи зафиксировали использование рекламных сетей и сторонних площадок для скрытого снятия цифровых отпечатков пользователей и перенаправления их на вредоносные серверы.

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