Замаскированный под порноигру шпион атакует Windows и Android

Замаскированный под порноигру шпион атакует Windows и Android

Замаскированный под порноигру шпион атакует Windows и Android

Специалисты Trend Micro сообщают об обнаружении мультиплатформенной шпионской программы Maikspy, которая способна похищать частные данные пользователей. Отличительно особенностью этого шпиона является его маскировка под игру для взрослых.

Анализ экспертов показывает, что пользователи загружают шпионскую программу с сайта hxxp://miakhalifagame[.]com/ (Mia Khalifa — имя порноактрисы, в чью честь названа «игра»). После запуска шпион подключается к серверу C&C и ждет его команд.

Работая в фоновом режиме, Maikspy мог передавать злоумышленникам номер телефона, учетные данные от многих аккаунтов, список установленных приложений, список контактов, а также переписки пользователя.

Злоумышленники даже не потрудились создать специальную инструкцию по отключению антивируса, который якобы может помешать приложению корректно работать.

Первый вариант Maikspy для Windows был обнаружен еще в декабре 2016 года, он имел механизм обновления через адрес hxxp://fakeomegle[.]com/. Эта версия похищала файлы со следующими расширениями: .jpg, .jpeg, .png, .txt, .wav, .html, .doc, .docx и .rtf.

А вот первый вариант этой программы для мобильной платформы Android появился в январе 2017, он также маскировался под игру для взрослых.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru