Романтический обман: Android-шпион GhostChat охотится на жертв в WhatsApp

Романтический обман: Android-шпион GhostChat охотится на жертв в WhatsApp

Романтический обман: Android-шпион GhostChat охотится на жертв в WhatsApp

Эксперты ESET раскрыли необычную кампанию кибершпионажа против пользователей Android, замаскированную под романтические знакомства. В ход пошли дейтинг-приманки, WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и шпионское приложение, которое на самом деле было нужно вовсе не для общения.

Кампания строится вокруг Android-приложения под названием GhostChat. С виду это чат-сервис с романтическим уклоном, а на практике — инструмент для скрытого сбора данных с заражённых смартфонов.

Приложение распространялось не в Google Play, а через сторонние источники, и устанавливать его жертвам приходилось вручную. Важно, что Google Play Protect по умолчанию блокирует GhostChat.

 

Сценарий выглядел так: после установки GhostChat пользователь видел список из 14 женских профилей. Все они якобы были «заблокированы» и требовали ввода специального кода для доступа. Этот момент — ключевая часть социальной инженерии.

 

«Первый раз мы наблюдаем такой приём: фейковые женские профили выглядят эксклюзивными, а доступ к ним якобы ограничен паролем. На деле коды просто зашиты в приложение и служат лишь для создания иллюзии премиального доступа», — объясняет исследователь ESET Лукаш Штефанко.

Каждый профиль был привязан к конкретному номеру WhatsApp с пакистанским кодом страны, что делало «знакомства» более правдоподобными. После ввода кода приложение просто перенаправляло жертву в WhatsApp, где начинался чат с номером, находящимся под контролем злоумышленников.

 

Но самое интересное происходило в фоне. Пока пользователь переписывался — и даже ещё до входа в приложение — GhostChat уже собирал данные. Шпионское приложение отслеживало активность устройства, передавало конфиденциальную информацию на управляющий сервер, а также вело постоянное наблюдение.

Например, вредонос автоматически отправлял новые изображения по мере их появления, а также каждые пять минут проверял, не появились ли новые документы.

По данным ESET, GhostChat — лишь часть более широкой инфраструктуры. Те же атакующие стоят за кампаниями с использованием техники ClickFix (когда жертву убеждают вручную выполнить вредоносные действия под видом «инструкций») и за атаками на аккаунты WhatsApp.

В одном из сценариев пользователей заманивали на поддельные сайты, маскирующиеся под государственные организации Пакистана. В другом — предлагали вступить в «официальное сообщество», якобы связанное с Министерством обороны, и просили отсканировать QR-код. Так происходила атака типа GhostPairing: устройство жертвы привязывалось к WhatsApp Web злоумышленника, давая ему полный доступ к переписке, контактам и истории чатов — фактически на тех же правах, что и у владельца аккаунта.

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