Инфостилера Poseidon раздают на macOS-компьютеры под видом DeepSeek

Инфостилера Poseidon раздают на macOS-компьютеры под видом DeepSeek

Инфостилера Poseidon раздают на macOS-компьютеры под видом DeepSeek

Эксперты eSentire обнаружили в интернете ряд фейковых ресурсов, созданных для распространения стилера Poseidon под видом ИИ-приложения DeepSeek. Пользователей заманивают туда через редиректы и вредоносную рекламу.

Фальшивки, по словам исследователей, очень убедительно имитируют сайт разработчика DeepSeek. При клике на кнопку «Start Now» («Начать») отрабатывает редирект на страницу загрузок; выбор версии для macOS подтягивает из другого домена вредоносный файл DMG.

 

При открытии скачанного DMG юзеру отображается окно с инструкцией по установке, а на самом деле по запуску содержимого файла через «Терминал». Дело в том, что вместо обещанного ИИ-инструмента DMG содержит шелл-скрипт, загружающий целевого трояна, и подобная уловка позволяет злоумышленникам протащить его в macOS в обход защиты GateKeeper.

 

Другие поддельные сайты DeepSeek используют с той же целью всплывающие окна в стиле ClickFix:

 

Зловреда Poseidon Stealer продают на хакерских форумах и в Telegram как MaaS (Malware-as-a-Service, как услугу). Троян умеет воровать данные из браузеров (на базе Chromium и Firefox) и папки Telegram; его также интересуют пользовательские файлы на Рабочем столе, в Загрузках, Документах (.txt, .pdf, .doc, .docx, .key, .keys, .wallet) и файл базы данных Keychain.

Чтобы украсть пароль пользователя macOS, стилер выводит диалоговое окно. Примечательно, что ввод подвергается проверке; если пароль некорректен, он запрашивается вновь.

 

Проанализированные образцы Poseidon также умели уклоняться от запуска под отладчиком и в песочнице и использовали построчное шифрование.

Заметим, это далеко не первая вредоносная кампания, сделавшая ставку на популярность DeepSeek. Зафиксированы также случаи использования имени нового ИИ-инструмента с целью фишинга.

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