APT-группировка StrongPity прячет вредонос в инсталляторе Notepad++

APT-группировка StrongPity прячет вредонос в инсталляторе Notepad++

APT-группировка StrongPity прячет вредонос в инсталляторе Notepad++

Группа высококвалифицированных киберпреступников, известная под именем StrongPity, распространяет модифицированные установщики текстового редактора Notepad++. Цель — заразить жертв вредоносной программой, скрывающейся в этом инсталляторе.

Эта APT-группировка также известна под именами APT-C-41 и Promethium, ранее её участники использовали вредоносные установщики архиватора WinRAR. В период между 2016 и 2018 годом злоумышленники особенно активно проводили целевые кибератаки, в ходе которых и «обкатали» использование фейковых инсталляторов.

На этот раз выбор хакеров пал на Notepad++, поскольку этот текстовый редактор с открытым исходным кодом используется во многих организациях. На недавние атаки обратил внимание исследователь под ником «blackorbird», а специалисты Minerva Labs рассказали о самой вредоносной программе.

После запуска модифицированного установщика Notepad++ на компьютере жертвы создаётся директория с именем «Windows Data», которая лежит в C:\ProgramData\Microsoft. Далее в систему копируются три файла:

  • npp.8.1.7.Installer.x64.exe — оригинальный установщик  Notepad++ (в папку C:\Users\Username\AppData\Local\Temp\). 
  • winpickr.exe — вредоносный файл в системную директорию C:\Windows\System32. 
  • ntuis32.exe - кейлоггер в каталог C:\ProgramData\Microsoft\WindowsData.

Процесс инсталляции текстового редактора идёт без ошибок и не прерывается, чтобы у пользователя не возникло никаких сомнений в том, что он воспользовался легитимным инсталлятором.

Далее в ОС создаётся служба «PickerSrv», обеспечивающая запуск вредоносной программы при каждом старте операционной системы. После этого злоумышленники могут свободно фиксировать активность жертвы, записывать нажатия клавиш и т. п.

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