Новый Android-вредонос стирает все данные на устройстве после кражи денег

Новый Android-вредонос стирает все данные на устройстве после кражи денег

Новый Android-вредонос стирает все данные на устройстве после кражи денег

Новая вредоносная программа для Android не только пытается опустошить банковские счета пользователей, но и полностью стирает данные на устройстве, фактически реализуя деструктивную функциональность вайпера. Зловреду дали имя BingoMod.

Вектор распространения вредоноса — текстовые сообщения. Злоумышленники пытаются замаскировать BingoMod под защитный софт для мобильных устройств.

Изучавшие вайпер исследователи из компании Cleafy считают, что он пока находится в стадии разработки. В частности, авторы пытаются добавить механизм обфускации кода и другие уловки для ухода от детектирования.

В СМС-рассылке, с помощью которой распространяется BingoMod, его представляют под разными именами, призванными придать ему легитимный вид: APP Protection, Antivirus Cleanup, Chrome Update, InfoWeb, SicurezzaWeb, WebSecurity, WebsInfo, WebInfo и APKAppScudo.

При установке вредоносное приложение запрашивает доступ к специальным возможностям операционной системы Android — Accessibility Services. Если пользователь выдаст эти права, зловред сможет получить контроль над девайсом.

Далее BingoMod вытаскивает учётные данные, снимает скриншоты и читает СМС-сообщения — всё это нужно для кражи денег с банковских счетов пользователей.

Специально созданные каналы связи — на сокет и HTTP — позволяют принимать команды и отправлять поток снятых скриншотов. Таким образом, с помощью BingoMod злоумышленники могут проводить удалённую операцию практически в режиме реального времени.

 

Согласно отчёту Cleafy, BingoMod может удалять защитные программы с устройства, а также блокировать работу определённых приложений, указанных авторами в коде.

Для ухода от детектирования операторы добавили выравнивание и обфускацию кода. Судя по результатам сканирования на VirusTotal, эти методы неплохо работают:

 

Как мы уже упоминали, BingoMod может стирать всю информацию на устройстве. Для этого оператор должен отправить ему соответствующую команду после кражи всех денег жертвы. За вайпинг отвечает эта часть кода:

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