macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero

macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero

macOS атакует новый вредоносный майнер, добывающий криптовалюту Monero

Многие пользователи macOS сообщили об обнаружении в свои системах процесса с именем «mshelper». Этот процесс, как отмечали пользователи, максимально использовал ресурсы CPU и быстро приводил к разрядке батареи. Оказалось, что mshelper связан с вредоносной программой, добывающей криптовалюту Monero (XMR).

Проанализировав этот macOS-зловред, исследователи не смогли прийти к заключению, как именно он распространяется. Были высказаны предположения, что это могут быть поддельные файлы для установки Flash Player, вредоносные документы или пиратское программное обеспечение.

Эксперты отметили, что файл с именем pplauncher поддерживался в активном состоянии демоном com.pplauncher.plist, это может говорить о том, что у дроппера имелись root-привилегии в системе. Вредонос написан на языке Golang (Go), при этом он весит  довольно много — 3,5 Мб.

«Использование языка Golang привело к тому, что на выходе получился двоичный файл, содержащий более 23 000 функций. Это отчасти доказывает, что разработчик не очень знаком с системой macOS», — говорит анализировавший вредоносную программу эксперт Томас Рид.

После установки лаунчер запускает файл mshelper, который будет майнить криптовалюту. Для майнинга используется инструмент с открытым исходным кодом — XMRig.

«Вообще, этот вредонос не должен представлять опасность для вашего компьютера, если у вас, конечно, нет проблем с повреждениями вентиляторов или забитыми пылью вентиляционными отверстиями — в этом случае майнер моет вызвать перегрев. Несмотря на то, что mshelper представляет собой легитимный инструмент, используемый во вредоносных целях, его все равно нужно удалить из системы», — продолжает Рид.

Исходя из того, что говорили пользователи, антивирусы либо не смогли изначально обнаружить угрозу, либо не смогли до конца удалить ее после обнаружения, так как вредонос появлялся вновь после перезагрузки системы.

В настоящий момент, когда новости о майнере появились на многих ресурсах, разработчики антивирусов, скорее всего, выпустят обновления баз, которые смогут справиться со зловредом.

Более того, пользователи могут и сами избавиться от майнера, для этого достаточно найти и удалить следующие файлы:

/Library/LaunchDaemons/com.pplauncher.plist

/Library/Application Support/pplauncher/pplauncher

После чего перезагрузить компьютер.

В начале прошло месяца специалисты Trend Micro обнаружили бэкдор для macOS, который, по предположениям экспертов, используется группой киберпреступников OceanLotus (другие имена: APT 32, APT-C-00, SeaLotus и Cobalt Kitty).

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru