Заточенные под Apple M1 вредоносы — они уже здесь

Заточенные под Apple M1 вредоносы — они уже здесь

Заточенные под Apple M1 вредоносы — они уже здесь

В ноябре прошлого года Apple представила новые линейки MacBook Pro, MacBook Air и Mac Mini 2020, ставшие первыми устройствами купертиновцев, оснащёнными Apple M1, системой на кристалле ARM-архитектуры. Спустя несколько месяцев авторы отдельных вредоносных программ уже адаптировали свои разработки под новое железо.

Издание Wired обсудило новые версии вредоносов под Apple M1 с Патриком Уордлом, известным исследователем в области кибербезопасности. Уордл специализируется на изучении зловредов, разработанных под операционную систему macOS.

Что такого важного в ARM-процессорах и почему все так воодушевились и одновременно обеспокоились выходом Apple M1? Всё дело в том, что такие CPU используют архитектуру набора команд (Instruction Set Architecture, ISA), отличную от привычных нам десктопных x86-процессоров.

Софт, разработанный для одной архитектуры, не сможет без помощи работать на другой ISA. В своих устройствах Apple решила этот вопрос просто — добавила систему Rosetta, которая автоматически преобразует приложение для использования с процессором Apple.

Каким же боком тут вредоносы, спросите вы? Дело в том, что авторам зловредных программ совсем необязательно писать свой софт именно под Apple M1. Большинство существующих macOS-вредоносов могут спокойно работать через ту же Rosetta 2.

Тем не менее у кастомной разработки специально под Apple M1 есть и свои плюсы. Ну, скажем, чем более отточен и производителен код вредоноса, тем лучше у того получится скрываться от пользователя.

Патрик Уордл разобрал один из образцов вредоносной программы для Apple M1 здесь. Как выяснил специалист, на новый семпл «ругаются» 24 антивируса на VirusTotal. Семь из них увидели в зловреде признаки семейства адваре Pirrit.

Pirrit — очень старая программа, которая начинала как вредонос для Windows, однако позже авторы портировали её под macOS. Помимо стандартного поведения нежелательной программы, Pirrit успешно использует уход от детектирования в системе жертвы.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru