Троян-майнер CoinMiner заражает компьютеры через уязвимость EternalBlue

Троян-майнер CoinMiner заражает компьютеры через уязвимость EternalBlue

Троян-майнер CoinMiner заражает компьютеры через уязвимость EternalBlue

Специалисты компании Trend Micro предупредили о появлении нового трояна-майнера CoinMiner, который атакует компьютеры, работающие под управлением Windows. Исследователи пишут, что распространение малвари трудно остановить или замедлить, так как для этих целей вредонос использует украденный у АНБ эксплоит EternalBlue.

Его также применяли WannaCry и NotPetya, и инструментарий WMI (Windows Management Instrumentation), как некогда делал нашумевший вредонос Stuxnet. Более того, за счет использования скриптов WMI вредонос не оставляет почти никаких следов в системе и работает в памяти устройства.

 

Схема работы CoinMiner

Для защиты от CoinMiner и других угроз, полагающихся в работе на EternalBlue, специалисты в очередной раз рекомендуют установить обновление безопасности MS17-010, выпущенное Microsoft еще весной текущего года, или хотя бы отказаться от использования протокола SMBv1, отключив его. Также аналитики советуют отключить и WMI, если он не нужен в работе, или хотя бы ограничить доступ, пишет xakep.ru

 

Напомню, что CoinMiner – не единственная малварь, вооружившаяся эксплоитом спецслужб. После атак WannaCry инструмент обрел немалую популярность, был включен в состав Metasploit, и его взяли на вооружение разработчики криптовалютного майнера Adylkuzz, червя EternalRocks, шифровальщика Uiwix, трояна Nitol (он же Backdoor.Nitol), малвари Gh0st RAT и так далее.

Напомню, что изначально эксплоит был опубликован в сети хакерской группировкой The Shadow Brokers в апреле текущего года. Хакеры заявляют, что похитили этот и многие другие инструменты у Equation Group – группировки, за которой, по утверждениям многих специалистов, стоят «правительственные хакеры» из АНБ.

 

Пострадавшие от CoinMiner пользователи по странам:

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