Спецслужбы выдают Android-шпиона за WhatsApp и софт операторов связи

Спецслужбы выдают Android-шпиона за WhatsApp и софт операторов связи

Спецслужбы выдают Android-шпиона за WhatsApp и софт операторов связи

В Lookout провели анализ подозрительных Android-приложений, предоставленных TechCrunch, и подтвердили, что это шпионский софт. Создателем трояна, судя по всему, является итальянская компания SIO, снабжающая спецслужбы и правоохрану инструментами слежки.

Вредонос, именуемый Spyrtacus, распространяется под видом WhatsApp (принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России) и других популярных программ. В Google журналистов заверили, что в их магазине таких фейков нет.

Шпиона интересуют СМС, сообщения в WhatsApp, Signal и мессенджере Facebook (соцсеть признана в России экстремистской и запрещена). Он также умеет собирать информацию о контактах жертвы, вести запись в ходе звонков, работать с камерой и микрофоном.

Некоторые серверы, используемые Spyrtacus как C2, зарегистрированы на компанию ASIGINT — дочку SIO, занимающуюся разработкой софта для прослушки проводных линий связи.

Примечательно, что и фейковые приложения, и поддельные сайты, с которых они раздаются, оформлены на итальянском языке. Кто именно шпионит с их помощью, и за кем, пока неизвестно.

Аналитики из Lookout нашли в Сети еще 13 образцов Spyrtacus; самый ранний датируется 2019 годом, новейший — октябрем 2024-го. Некоторые из них замаскированы под приложения итальянских операторов сотовой связи — TIM, Vodafone, WINDTRE.

По данным «Лаборатории Касперского», шпион Spyrtacus впервые объявился в интернете в 2018 году. Вначале вредоносные APK раздавали через Google Play, затем с этой целью были созданы фейковые сайты.

Кроме Android-версии, эксперты обнаружили образец, заточенный под Windows, а также признаки существования имплантов для iOS и macOS.

 

Недавно стало известно о еще одной шпионской кампании. Ее целью являлись журналисты и активисты, использующие WhatsApp. На устройства через уязвимость 0-click устанавливался специализированный софт разработки израильской компании Paragon.

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