Новый шифровальщик Agenda подстраивается под каждую жертву

Новый шифровальщик Agenda подстраивается под каждую жертву

Новый шифровальщик Agenda подстраивается под каждую жертву

Компания Trend Micro предупреждает о новой киберугрозе — семействе программ-вымогателей под названием Agenda. Особенностью этого вредоноса является способность подстраиваться под каждую жертву.

Agenda написан на Golang (Go), что позволяет адаптировать его под каждую платформу. Попав в систему, вымогатель может перезагружать ее в безопасный режим, а также завершать работу ряда процессов и служб.

Согласно отчету Trend Micro, операторы новой вредоносной программы выбрали в качестве основной цели компьютеры Windows. Вооружившись Agenda, злоумышленники атакуют организации сферы образования и здравоохранения.

Исследователи обнаружили несколько семплов, каждый из которых был заточен под конкретную жертву. Сумма требуемого выкупа варьируется от 50 до 800 тысяч долларов.

«Каждый образец вредоноса был кастомизирован под конкретную жертву. Наше расследование показало, что семплы сливали аккаунты, пароли клиентов и использовали уникальные идентификаторы каждой компании в качестве расширение для зашифрованных файлов», — пишет Trend Micro.

Кроме того, специалисты вышли на участника одного из форумов в даркнете, который, судя по всему, связан с распространением Agenda. Человек под ником “Qilin”, предположительно, предлагал шифровальщик партнерам, которые хотели кастомизировать пейлоады под каждую жертву.

Agenda поддерживает несколько параметров командной строки, способен удалять теневые копии, завершать процессы и останавливать службы антивирусов, а также создавать параметр автозапуска своей копии.

Более того, программа-вымогатель изменяет дефолтный пароль пользователя и активирует автоматический вход. После этого система перезагружается в безопасный режим, а вредонос начинает шифровать файлы.

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