Злоумышленник может украсть пароли пользователей macOS, сняв скриншот

Злоумышленник может украсть пароли пользователей macOS, сняв скриншот

Злоумышленник может украсть пароли пользователей macOS, сняв скриншот

Разработчики вредоносных приложений могут использовать функцию macOS API для скрытого снятия скриншотов экрана пользователя, после чего задействовать оптическое распознавание символов (Optical Character Recognition, OCR), чтобы считать текст на этих скриншотах.

Функция, о которой идет речь, называется CGWindowListCreateImage, она часто используется приложениями macOS, которые делают скриншоты или стримят рабочий стол пользователя в режиме реального времени.

По словам основателя Феликса Краузе, основателя Fastlane Tools, любое приложение, находящееся в песочнице или за ее пределами, может получить доступ к этой функции и тайно снимать скриншоты экрана пользователя.

В проведенных Краузе экспериментах эксперт смог использовать библиотеку OCR для чтения различных типов информации, запечатленных на скришотах, снятых с помощью CGWindowListCreateImage.

Исследователь считает, что злоумышленник сможет совершить следующий действия при помощи этой техники:

  • Считать пароли и ключи от менеджеров паролей.
  • Считать чувствительный исходный код, ключи API или аналогичные данные.
  • Считать сообщения электронной почты, а также любые другие.
  • Определить, какие веб-службы использует пользователь (например, менеджеры паролей и тому подобное).
  • Получить личную информацию — банковские реквизиты, адрес, прочее.

По словам эксперта, он сообщил Apple об этой проблеме в ноябре прошлого года, однако, поскольку проблема не была решена, вчера Краузе опубликовал информацию об этой схеме в своем блоге.

Более того, исследователь даже опубликовал способ, с помощью которого компания могла бы решить данную проблему. По его словам, потребуется только диалоговое окно при использовании каким-либо приложением функции CGWindowListCreateImage.

Напомним, что не так давно мы писали о вредоносной программе для macOS MaMi, которая нацелена на DNS-настройки.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru