Mac-вредоносы могут следить за пользователями, используя легитимное ПО

Mac-вредоносы могут следить за пользователями, используя легитимное ПО

Mac-вредоносы могут следить за пользователями, используя легитимное ПО

Исследователи предупреждают, вредоносные программы под Mac могут незаметно следить за пользователями, используя легитимные приложения вроде FaceTime, Skype и Google Hangouts.

Существуют несколько семейств вредоносных программ под Mac, способных записывать аудио и видео с зараженных устройств. Вот некоторые из них: Crisis, Eleanor и Mokes (DropboxCache). Однако если они попробуют записать видео с помощью встроенной веб-камеры, пользователь будет предупрежден светодиодом.

В 2013 году исследователи продемонстрировали, что предупреждение светодиода камеры можно обойти без привилегий администратора или физического доступа на некоторых старых макбуках (2008-го года выпуска).

Patrick Wardle, директор Synack, отметил, что хотя OS X-вредоносы имеют некоторые трудности с тем, чтобы самостоятельно записывать видео с веб-камеры жертвы, они могут использовать для этих целей легитимное программное обеспечение.

Когда приложения вроде FaceTime или Skype запускаются и получают доступ к камере, сигнализирующий об этом LED-индикатор не вызовет у пользователей никаких подозрений. Из этого следует, что вредоносные программы, мониторящие зараженную систему на предмет запущенных приложений, имеющих доступ к камере, могут незаметно для пользователя записывать видео и аудио.

 Wardle доказал свою теорию, создав вредоносную программу, способную отслеживать работу встроенной камеры и определять, когда начинается и заканчивается видеосессия. Если программа обнаруживает активную видеосессию, она начинает запись аудио и видео данных и прекращает ее, как только сессия заканчивается.

Стоит отметить, что подобной вредоносной программе не требуется внедрять свой код в легитимное приложение, она просто использует его как прикрытие.

Такого рода вредоносы имеют свои преимущества. Им не требуются права суперпользователя и их трудно обнаружить за счет того, что они используют легитимные возможности операционной системы.

Пользователи, обеспокоенные таким положением дел, могут воспользоваться специально созданным экспертом инструментом под названием OverSight. OverSight работает в фоновом режиме и контролирует микрофон и камеру компьютера, предупреждая пользователя, когда они становятся активными.

В случае с микрофоном, OverSight просто уведомляет пользователя, когда он становится активным. С камерой все серьезнее – в этом случае, уведомление OverSight включает имя процесса, которое хочет получить доступ к камере и позволяет пользователю блокировать или разрешить этот доступ.

 

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru