Атакующие подсовывают бэкдор разработчикам iOS- и macOS-приложений

Атакующие подсовывают бэкдор разработчикам iOS- и macOS-приложений

Атакующие подсовывают бэкдор разработчикам iOS- и macOS-приложений

Специалисты в области безопасности рассказали о новой кампании киберпреступников, пытающихся протроянить разработчиков приложений для операционных систем от Apple. В качестве вектора злоумышленники используют Xcode, интегрированную среду разработки (IDE).

Xcode-проект, который атакующие задействовали в этой кампании, получил имя «XcodeSpy». С его помощью на компьютер девелоперов устанавливался бэкдор. В сущности, XcodeSpy представлял собой вредоносную копию вполне легитимного проекта с открытым исходным кодом — TabBarInteraction.

TabBarInteraction распространяется совершенно свободно, его может скачать любой желающий с площадки GitHub. Этот проект предназначен для анимирования элементов на панели вкладок в iOS при взаимодействии с пользователем.

«XcodeSpy — злонамеренный Xcode-проект, устанавливающий специально подготовленный вариант известного бэкдора EggShell на компьютер разработчика под управлением операционной системы macOS. Злоумышленники также заранее продумали механизм закрепления в атакованной системе», — объяснили специалисты компании SentinelOne.

 

К слову, эти атаки подозрительно похожи на недавние операции киберпреступников, пытавшихся украсть PoC-коды у ИБ-экспертов с помощью соцсетей. Тогда атакующие использовали файл для проекта Visual Studio, который тоже устанавливал кастомный бэкдор.

XcodeSpy содержит обфусцированный Run Script, отличающий его от безобидной версии проекта. Этот скрипт может связываться с командным сервером (C2) и получать от него специально подготовленную версию бэкдора EggShell.

Попав в систему девелопера, EggShell будет записывать аудио с помощью встроенного микрофона, видео — с помощью камеры, а также перехватывать данные, вводимые через клавиатуру.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru