Новая версия macOS-вредоноса XLoader маскируется под приложение OfficeNote

Новая версия macOS-вредоноса XLoader маскируется под приложение OfficeNote

Новая версия macOS-вредоноса XLoader маскируется под приложение OfficeNote

Новый образец вредоносной программы XLoader, предназначенный для атак на пользователей macOS, маскируется под офисное приложение «OfficeNote». Об обнаруженной версии рассказали специалисты компании SentinelOne.

Проведя анализ попавшего к ним семпла XLoader, исследователи Динеш Девадосс и Фил Стоукс отметили его особенности в отчёте:

«XLoader упакован внутри стандартного образа диска Apple с именем OfficeNote.dmg. При этом приложение содержит подпись разработчика MAIT JAKHU (54YDV8NU9C)».

Впервые про XLoader пользователи узнали в 2020 году, когда его сравнивали с Formbook. В сущности, это троян-кейлогер, задача которого — вытащить как можно больше конфиденциальной информации.

Версия вредоноса для macOS появилась в июле 2021 года и распространялась в качестве программы на Java и в виде файла .JAR. Обратите внимание, что на тот момент XLoader мог заразить только компьютеры с установленным Java Runtime Environment (напомним, Apple более десяти лет не включает JRE в сборки macOS).

Последняя версия трояна смогла обойти это ограничение, перейдя на другие языки программирования: C и Objective C. Образ диска подписан от 17 июля 2023 года, но Apple уже давно отозвала эту подпись.

 

В SentinelOne отметили наличие нескольких семплов зловреда, запруженных на VirusTotal за июль 2023 года. Это говорит о том, что в настоящее время идёт вредоносная кампания по распространению XLoader.

На киберпреступных форумах троян можно приобрести под подписке за $199 в месяц или за $299 — на три месяца. По словам специалистов, это существенно дороже Windows-версии ($59 на месяц и $129 на три месяца).

После запуска OfficeNote выдаёт сообщение об ошибке: «невозможно запустить программу, так как оригинальный элемент не найден». Однако параллельно в фоновом режиме устанавливается агент запуска (Launch Agent).

XLoader может собирать данные из буфера обмена, а также хранящуюся в браузерах информацию.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru