Опасный троян SparkCat снова пробрался в App Store и Google Play

Опасный троян SparkCat снова пробрался в App Store и Google Play

Опасный троян SparkCat снова пробрался в App Store и Google Play

Троян SparkCat снова вернулся в официальные магазины приложений. Эксперты «Лаборатории Касперского» сообщили, что обнаружили новый вариант этого зловреда в App Store и Google Play спустя примерно год после того, как его уже находили и удаляли оттуда.

На этот раз вредонос маскировался под вполне обычные приложения, которые не вызывают особых подозрений с первого взгляда: корпоративные мессенджеры и сервисы доставки еды.

А сценарий у операторов всё тот же: пользователь скачивает вроде бы безобидное приложение, а внутри оказывается троян, который охотится за данными пользователя.

Главная цель SparkCat — фотографии в галерее смартфона. Зловред в определённых сценариях запрашивает доступ к снимкам, после чего начинает анализировать текст на изображениях с помощью OCR. В первую очередь его интересуют фразы для восстановления доступа к криптокошелькам. Если троян находит что-то подходящее, изображение отправляется злоумышленникам.

По данным «Лаборатории Касперского», в App Store нашли два заражённых приложения, а в Google Play — одно. О находке сообщили Apple и Google, и в Google Play вредоносное приложение уже удалили. При этом проблема не ограничивается только официальными магазинами: приложения со SparkCat также распространяются через сторонние сайты. Некоторые из них, как отмечают исследователи, даже мимикрируют под App Store, если открыть их с iPhone.

Интересно, что обновлённые версии трояна по-разному ведут себя на Android и iPhone. На Android SparkCat ищет ключевые слова на японском, корейском и китайском языках, из-за чего исследователи предполагают, что эта часть кампании в первую очередь нацелена на пользователей в Азии. А вот iOS-версия ориентируется на мнемонические фразы криптокошельков на английском языке, так что здесь география потенциальных атак уже выглядит гораздо шире.

С технической точки зрения зловред тоже стал хитрее. В «Лаборатории Касперского» говорят, что новая Android-версия использует несколько уровней обфускации, в том числе виртуализацию кода и кросс-платформенные языки программирования. Для мобильного зловреда это уже довольно серьёзный уровень подготовки, который помогает ему дольше оставаться незамеченным и проходить проверки.

Как отметил эксперт по кибербезопасности Сергей Пузан, поведение нового образца очень похоже на первую версию SparkCat, поэтому есть основания полагать, что за обеими кампаниями стоят одни и те же разработчики. Его коллега Дмитрий Калинин добавил, что SparkCat продолжает эволюционировать и всё лучше обходит защитные механизмы официальных магазинов приложений.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru