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).

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru