Наследник Mirai приходит на гаджеты Android TV в левых апдейтах и стримерах

Наследник Mirai приходит на гаджеты Android TV в левых апдейтах и стримерах

Наследник Mirai приходит на гаджеты Android TV в левых апдейтах и стримерах

Троянские программы, детектируемые в «Доктор Веб» как Android.Pandora, нацелены на IoT-устройства на базе ОС Android TV. Они работают как бэкдоры, приобщают гаджет к ботнету и способны по команде запустить DDoS-атаку.

Представители вредоносного семейства также умеют открывать обратный шелл, монтировать системные разделы Android TV на чтение и запись и т. п. Из DDoS-техник им подвластен только флуд — SYN, ICMP и DNS. Все эти возможности реализованы за счет использования исходников Mirai, слитых в Сеть еще в 2016 году.

Анализ нового образца зловреда выявил сходство с вариантом Android.Pandora.10 (ранее Android.BackDoor.334), некогда найденным во вредоносном обновлении прошивки для ТВ-приставки MTX HTV BOX HTV3. Новобранца удалось обнаружить благодаря наличию сторонних объектов в файловой системе жертв:

  • /system/bin/pandoraspearrk
  • /system/bin/supervisord
  • /system/bin/s.conf
  • /system/xbin/busybox
  • /system/bin/curl

Первый содержал обфусцированный контент и на поверку оказался бэкдором с DDoS-функциями; впоследствии его занесли в базу как Android.Pandora.2. Файл supervisord представляет собой сервис контроля статуса бэкдора.

Легитимные busybox и curl обеспечивают сетевые функции и работу с файловой системой. Файл rootsudaemon.sh запускает службы daemonsu (обладает root-привилегиями) и supervisord (с передачей параметров из s.conf).

В зараженной системе было также замечено изменение некоторых сервисов: скрипт-установщик Pandora добавил в соответствующие sh-файлы строку, чтобы обеспечить зловреду постоянное присутствие в системе:

 

Другим способом распространения Android.Pandora, по данным экспертов, является раздача зараженных приложений с сайтов для нелегального стриминга фильмов и сериалов. Такой сюрприз зачастую можно встретить на испаноязычных ресурсах.

 

Исследователи также отметили, что данное семейство троянов в первую очередь нацелено на устройства на базе Android TV нижнего ценового сегмента. В частности, оно составляет угрозу для владельцев таких приставок, как Tanix TX6 TV Box, MX10 Pro 6K, H96 MAX X3 и т. п.

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