Новый мобильный троянец подписывает россиян на платные сервисы

Новый мобильный троянец подписывает россиян на платные сервисы

Новый мобильный троянец подписывает россиян на платные сервисы

Эксперты «Лаборатории Касперского» нашли вредоносную программу, которая незаметно подписывает смартфоны своих жертв на различные платные сервисы. Троянец под названием Xafekopy делает это, кликая по ссылкам, или с помощью отправки SMS. В первом случае троянец способен даже обходить капчу — тест для распознавания человека или автоматической системы при вводе данных.

Зловред использует JavaScript-файлы, что роднит его с троянцем Ztorg. Более того, названия некоторых методов в этих файлах совпадают у обеих программ. Эксперты полагают, что создатели одного троянца могли купить или украсть файлы у создателей другого. Код самих троянцев при этом разный.

Исследователи «Лаборатории Касперского» выяснили, что троянец был создан группой китайскоговорящих разработчиков, а общее количество заражений на данный момент составило 3816. При этом Xafekopy нацелен главным образом на пользователей в России и Индии: за последний месяц на эти страны пришлось 61% и 25% всех атакованных, для них даже существуют отдельные модификации троянца. Российская версия зловреда умеет заходить на сайты четырех крупнейших операторов сотовой связи в стране и получать подтверждение подписки на платные сервисы.

 

Распределение атакованных троянцем Xafekopy пользователей по странам

 

Зараженные троянцем приложения активно распространяются через рекламные сети под видом полезных программ, при этом в их исполняемых файлах даже содержится какой-либо «полезный функционал». Это сделано для того, чтобы магазинам приложений и модераторам рекламных сетей было труднее идентифицировать программу как вредоносную. Кроме того, эксперты зафиксировали распространение зловреда Xafekopy через Ztorg: это объясняется тем, что последний представляет из себя в первую очередь рекламного троянца, который умеет тайно от пользователя устанавливать и запускать рекламируемые приложения.

«Мы наблюдаем развитие сотрудничества киберпреступников между собой, и государственные границы их не останавливают. Во-первых, два различных троянца используют похожие вспомогательные файлы: скорее всего, это стало следствием совместной работы двух группировок. Во-вторых, кибермошенники из одной страны воруют деньги у пользователей из других стран, вероятно, пользуясь помощью местных злоумышлеников», — отметил Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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