Gemini на подхвате у трояна: RATHat осваивает чужие Android-смартфоны

Gemini на подхвате у трояна: RATHat осваивает чужие Android-смартфоны

Gemini на подхвате у трояна: RATHat осваивает чужие Android-смартфоны

Банковский троян RATHat использует Google Gemini как помощника для заражения смартфонов. По данным исследователей из Cleafy, нейросеть помогает вредоносу ориентироваться в незнакомых интерфейсах Android, а его операторам — выбирать жертв побогаче.

Как сообщают специалисты, всё начинается с маскировки под легитимное приложение и уговоров включить специальные возможности — Accessibility.

Получив доступ, троян самостоятельно активирует беспроводную отладку и подключается к устройству через ADB. Дальше оператор может развернуть отдельный сервис на Go с правами системного пользователя.

И вот неприятный фокус: удалить приложение недостаточно. Сервис работает отдельно и способен оставаться активным до перезагрузки, а также возвращать удалённый APK.


Gemini помогает RATHat обходить различия между версиями Android, языками и оболочками производителей. Когда обычный сценарий нажатий буксует, троян отправляет модели структуру интерфейса и просит подсказать, где нужная кнопка. Меньше ручной настройки — больше возможностей автоматизировать заражение.


На стороне злоумышленников ИИ разбирает перехваченные СМС, оценивает банковские остатки и помогает сортировать устройства по привлекательности.


С апреля Cleafy выявила почти 100 развёртываний управляющей инфраструктуры. Исследователи предполагают модель «вредонос как услуга».

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru