Опасный Android-троян Falcon охотится на пользователей в России

Опасный Android-троян Falcon охотится на пользователей в России

Опасный Android-троян Falcon охотится на пользователей в России

Специалисты F6 сообщили о новой волне атак с использованием банковского Android-трояна Falcon. С конца 2025 года злоумышленники с его помощью похищают деньги и данные банковских карт клиентов крупнейших финансовых организаций России.

По данным F6, Falcon нацелен на более чем 30 приложений — от мобильных банков и инвестиционных сервисов до госсервисов, маркетплейсов, мессенджеров и приложений для бесконтактных платежей.

Уже сейчас, по оценкам аналитиков, скомпрометированы данные нескольких тысяч банковских карт.

Falcon — вредоносная программа для Android, впервые обнаруженная ещё в 2021 году. Она основана на банковском трояне Anubis и со временем заметно «прокачалась».

Если раньше зловред в основном маскировался под приложения российских банков, то с 2025 года злоумышленники используют обновлённую версию Falcon. В неё добавили модуль VNC для удалённого управления устройством, а также возможность передавать украденные данные через Telegram.

В начале 2026 года специалисты департаментов Threat Intelligence и Fraud Protection компании F6 зафиксировали новые образцы Falcon, ориентированные именно на пользователей Android в России.

При установке Falcon запрашивает доступ к сервису Android Accessibility — легитимному механизму, предназначенному для помощи людям с ограниченными возможностями. Если пользователь выдаёт это разрешение, троян получает практически неограниченный контроль над устройством.

Злоумышленники могут:

  • читать, отправлять и удалять СМС;
  • перехватывать коды подтверждения;
  • совершать телефонные звонки;
  • получать доступ к контактам;
  • выполнять USSD-запросы и операции через мобильный банк даже без подключения к интернету.

Это позволяет обходить двухфакторную аутентификацию и проводить финансовые операции от имени жертвы.

Falcon работает по классической, но всё ещё эффективной схеме. Когда пользователь запускает одно из целевых приложений — будь то банк, маркетплейс или мессенджер, — троян накладывает поверх него фейковое окно с практически идентичным дизайном.

В результате пользователь сам вводит данные банковской карты, логины и пароли, даже не подозревая, что работает уже не с настоящим приложением.

Как отмечают в F6, Falcon выгодно отличается от других троянов, которые используются против пользователей в России.

«Falcon значительно более автоматизирован, чем многие другие зловреды, например Mamont. Это редкий тип инструмента в арсенале киберпреступников, но уже сейчас видно, какой ущерб он может нанести банкам и их клиентам», — поясняет Елена Шамшина, руководитель департамента Threat Intelligence компании F6.

По её словам, счёт уже идёт на тысячи скомпрометированных карт, и без дополнительных мер защиты масштабы атак могут вырасти.

Эксперты напоминают: установка приложений только из официальных источников, внимательное отношение к запрашиваемым разрешениям и отказ от выдачи доступа к Accessibility — по-прежнему один из ключевых способов снизить риск заражения.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru