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).

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru