Обнаружен вредоносный EXE-файл, способный заразить систему macOS

Обнаружен вредоносный EXE-файл, способный заразить систему macOS

Обнаружен вредоносный EXE-файл, способный заразить систему macOS

Специалисты компании Trend Micro предупреждают, что вредоносный exe-файл может заразить пользователей операционной системы macOS, обойдя все системы защиты. Утверждение кажется абсурдным, учитывая, что расширение EXE используется в системах Windows, однако эксперты подробно объяснили схему этой атаки.

Исследователи наткнулись на несколько образцов вредоносных файлов .dmg, которые используются в системе macOS. Они были замаскированы под установочные файлы различных популярных программ и распространялись на торрент-сайтах.

Что самое интересное — эти семплы включали приложение EXE, скомпилированное при помощи фреймворка Mono, который делает файлы такого формата совместимым с macOS.

Mono представляет собой имплементацию Microsoft .NET Framework с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам создавать кроссплатформенные программы.

Обычно файлы формата EXE при попытке запуска в системе macOS выдают ошибку. Еще немаловажен тот факт, что защитные функции вроде Gatekeeper не сканируют файлы .exe на наличие вредоносного кода.

Фейковый установщик, обнаруженный экспертами, замаскирован под инсталляционный файл от фаервола Little Snitch:

В процессе установки зловред предлагает пользователю установить набор адваре, некоторые из которых замаскированы под Adobe Flash Media Player и Little Snitch. Экспертам не удалось выделить какой-либо специфический паттерн этих атак.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru