Загрузчик Bumblebee начал использовать PowerSploit для большей скрытности

Загрузчик Bumblebee начал использовать PowerSploit для большей скрытности

Загрузчик Bumblebee начал использовать PowerSploit для большей скрытности

В Cyble изучили новую версию вредоносного Windows-загрузчика Bumblebee, которая уже раздается в спаме. Как оказалось, вирусописатели усилили его защиту от антивирусов: изменили цепочку заражения и реализовали бесфайловый способ загрузки с помощью модуля PowerSploit — opensource-фреймворка постэксплуатации, популярного у специалистов по пентесту.

Зловред Bumblebee (не путать с одноименным бэкдором, о котором недавно рассказала Trend Micro) появился в поле зрения ИБ-экспертов в минувшем апреле. Его создателями предположительно являются разработчики TrickBot, в феврале присоединившиеся к преступному синдикату Conti.

Сменивший BazarLoader вредонос пока используется в основном для загрузки таких инструментов атаки, как Cobalt Strike, Sliver, Meterpreter, шелл-код, и распространяется через спам-рассылки. Ранее с этой целью авторы атак использовали заархивированные ISO-вложения с файлом LNK (для запуска полезной нагрузки) и 64-битной библиотекой DLL (пейлоад, исполняемый с помощью rundll32.exe).

Теперь, согласно Cyble, эта схема изменилась: вместо фейковых ISO-образов злоумышленники рассылают VHD, вредоносный архив при этом содержит Quote.lnk и исполняемый им скрытый файл imagedata.ps1 с обфусцированными скриптами.

Последний при запуске открывает окно PowerShell и прячет его от жертвы, используя команду –windowStyle (по умолчанию) или ShowWindow. Работая в фоновом режиме, зловред загружает PowerShell-лоадер второй ступени; для его исполнения используется командлет Invoke-Expression.

Этот скрипт содержит большой фрагмент кода — модуль PowerSploit, который извлекает финальную полезную нагрузку (встроенный LdrAddx64.dll), проверяет ее и загружает в память powershell.exe по методу отраженной инъекции. Поведение вредоноса в системе, по словам экспертов, осталось неизменным.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru