Банковский троянец Zeus распространяется через Facebook

Банковский троянец Zeus распространяется через Facebook

Британская антивирусная компания Sophos обнаружила кампанию в социальной сети Facebook, направленную на распространение банковского троянца Zeus. В Sophos говорят, что до сих пор Zeus не распространялся при помощи социальных сетей, а использующие его хакеры предпочитали рассылать вредоносный код по электронной почте или через взломанные сайты.



Сейчас в Facebook действуют несколько параллельных кампаний, направленных на распространение Zeus. Одна из кампаний использует несколько фото-сообщений, переадресующих пользователей на сайты с Zeus, в рамках других распространяется автоматический даунлоадер, скачивающий троянца и устанавливающий его на пользовательский компьютер.

"По определению, социальные сети созданы для того, чтобы быть социальными. Facebook позволяет легко распространять фотографии, видео и другой контент, что в данном случае на руку злоумышленникам", - говорит Майк Гиде, старший специалист по ИТ-безопасности компании ThreatLabz.

 Напомним, что несколько недель назад финансовое вредоносное программное обеспечение Zeus получило обновление, оснащающее его пиринговой функциональностью. С P2P-возможностями закрытие хакерских ресурсов становится куда более сложной задачей, а сам троянец получает дополнительную степень гибкости для проведения мошеннических операций. Роман Хасси, создатель интернет-проектов Abuse.ch и SpyEye, говорит, что обнаруженная им новая версия троянца Zeus представляет собой значительный шаг вперед в сравнении с другими версиями данного вредоноса, передает cybersecurity.ru

Около года назад авторы Zeus уже сделали попытку в сторону отхода от единого командного центра и перехода к более сложной многодоменной системе. Система Licat to Zeus, обнаруженная антивирусной компанией Trend Micro, использовала специальный алгоритм для генерации случайных доменов, работающий по аналогии с системой червя Conficker. Таким образом, распространение шло со случайных доменов.

Хасси говорит, что несколько недель назад он заметил новый алгоритм работы командных центров Licat. Поместив последний полученный вариант червя Zeus в программную "песочницу", эксперт заметил наличие странного UDP-трафика. Дальнейший анализ показал, что новый вариант Zeus имел несколько заранее встроенных IP-адресов, отвечавших инфицированным системам. Данные системы по цепочке зараженных ПК рассылали обновленные копии Zeus ранее зараженным системам и таким же образом передавали данные.

Таким образом, отследить конечного получателя можно было лишь проследив всю цепочку коммуникаций, которая может насчитывать сотни тысяч компьютеров.

Хасси предполагает, что данный вариант Zeus мог быть создан обособленной группой мошенников, которая к разработчикам оригинального троянца не имеет отношения. Также эксперт отмечает, что пиринговая версия Zeus уже разошлась большими масштабами - за сутки он обнаружил более 100 000 IP-адресов, с которыми взаимодействовал троянец. Большая часть зараженных компьютеров расположена в США, Италии и Индии.

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