Новый образец TrickBot прокололся — предупреждает жертв о заражении

Новый образец TrickBot прокололся — предупреждает жертв о заражении

Новый образец TrickBot прокололся — предупреждает жертв о заражении

Новый модуль, который операторы TrickBot внедрили в своё детище, содержит странный баг — уведомляет жертв о заражении их компьютера. Изначально же этот модуль предназначался для кражи пользовательских данных.

Первыми на новый образец вредоносной программы наткнулись исследователи из команды MalwareHunterTeam. В семпле нашли новый модуль «module 0.6.8», активирующий библиотеку «grabber.dll».

Задача новой составляющей трояна — записывать действия пользователей в браузере, чтобы выкрасть пароли, хранящиеся в Google Chrome, Internet Explorer, Mozilla Firefox и Microsoft Edge.

Помимо этого, вредоносная библиотека перехватывает файлы cookies, но эти функциональные возможности и раньше можно было наблюдать у TrickBot.

Так или иначе, новый модуль, внедрённый в печально известный троян, имеет один неприятный для злоумышленников побочный эффект — он сразу же уведомляет жертв о заражении их системы.

Конечно, такой подход тотчас раскрывает все карты атакующих, которые, напомним, с помощью TrickBot стараются обеспечить незаметную передачу всей украденной информации в течение максимально длинного периода времени.

Виталий Кремец, проанализировавший новый семпл, обратил внимание на то, что это может быть тестовый модуль, не до конца проработанный киберпреступниками.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru