 |
Порнокликер скачали с Google Play больше 10 тысяч пользователей
Москва, 16 июня 2015 г. Специалисты международной антивирусной компании ESET обнаружили на Google Play несколько модификаций трояна Android/Clicker. Вредоносная программа маскировалась под легитимное приложение Dubsmash 2 и была скачана в общей сложности более 10 000 раз.
Android/Clicker – это троян-порнокликер для смартфонов и планшетов на Android. В отличие от банковских или SMS-троянов, он не наносит пользователю прямого ущерба в результате кражи данных онлайн-банкинга или личных аккаунтов. Вместо этого кликер генерирует трафик на порноресурсы. Если владелец зараженного устройства использует мобильный интернет с лимитированным трафиком, такая операция может обойтись ему в значительную сумму.
Одна из подделок под Dubsmash 2 была загружена в Google Play 20 мая и удалена 22 мая. За это время приложение установили более 5 000 раз. Новые модификации Dubsmash 2 с тем же вредоносным функционалом появлялись в магазине приложений в последующие дни и были удалены после уведомлений вирусных экспертов ESET. Как отметили специалисты компании, это редкий случай для Google Play, когда вредоносное приложение с одними и теми же возможностями загружалось туда несколько раз подряд.
Установив вредоносное приложение, пользователь не сможет найти значок Dubsmash 2 на своем устройстве: после загрузки Android/Clicker маскируется под аркадную игру или системное приложение. После запуска программа скрывает стартовый значок, но продолжает работать в фоновом режиме, генерируя трафик на порносайты.
Вредоносная активность приложения срабатывает в момент подключения смартфона или планшета к интернету. Программа обращается к списку URL, по которым выполняются клики. Интересно, что последняя версия Android/Clicker не выполняет вредоносные действия в случае присутствия на устройстве одного из 16 «знакомых» программе антивирусных продуктов, включая ESET NOD32 Mobile Security.
Специалисты ESET рекомендуют пользователям изучать отзывы об устанавливаемых приложениях даже в том случае, если загружают их из официального источника, а программа не запрашивает подозрительных разрешений.
Мобильный антивирус ESET NOD32 Mobile Security детектирует вредоносную программу как Android/Clicker.
Контактное лицо: Евгения Громова
Компания: ESET Russia
Добавлен: 23:04, 16.06.2015
Количество просмотров: 790
Страна: Россия
| UDV Group: энергетику ждет комплексная перестройка ИТ-ландшафта, UDV Group, 00:11, 09.05.2026, Россия785 |
| Перечень типовых отраслевых объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ), утвержденный в феврале 2026 года распоряжением Правительства РФ № 360-р, сделал подход к защите КИИ более жестким. Теперь игнорирование документа грозит не только высокими штрафами, но и остановкой бизнеса. |
| «Аксиома-Софт» автоматизировала учет ювелирных изделий в Торговом доме «Культура Дома», ООО "АКСИОМА-СОФТ", 00:07, 09.05.2026, Россия784 |
| «Аксиома-Софт» автоматизировала учет ювелирных изделий в Торговом доме «Культура Дома» с помощью модуля «АКСИОМА: Интеграция с ГИИС ДМДК». Решение упростило работу по нескольким юридическим лицам: автоматическое создание номенклатуры, договоров, спецификаций. Исключено дублирование операций, ускорена передача данных в ГИИС ДМДК. Оптимизирован учет поступлений, оптовых и розничных продаж для 10 пользователей. |
| Юникон Бизнес Солюшнс будет внедрять Arenadata Harmony MDM, Гармония MDM, 23:59, 08.05.2026, Россия801 |  |
| Решения «Гармония», разработчик российского self-service решения для управления мастер-данными, и компания Юникон Бизнес Солюшнс, специализирующаяся на управленческом и ИТ-консалтинге, заключили стратегическое партнерство. |
| В России впервые реализован инструмент анализа мобильных приложений через нейросети, IT-Agency, 23:48, 08.05.2026, Россия159 |
| Сервис для анализа присутствия брендов в AI-поиске «Киберкошка» расширил функциональность: помимо мониторинга AI-видимости брендов, платформа начала анализировать, как мобильные приложения представлены в ответах нейросетей. Это первый на рынке инструмент, который позволяет оценить их роль в формировании пользовательских рекомендаций. |
|
 |