Android-троян Anatsa снова пробрался в Google Play под видом PDF-читалки

Android-троян Anatsa снова пробрался в Google Play под видом PDF-читалки

Android-троян Anatsa снова пробрался в Google Play под видом PDF-читалки

В Google Play снова обнаружили вредоносное приложение, распространяющее банковский троян Anatsa — на этот раз под видом обычного софта для просмотра PDF. Приложение под названием Document Viewer – File Reader успело набрать более 50 000 скачиваний, прежде чем его удалили из магазина.

Сразу после установки троян начинает следить за действиями пользователя, особенно за запуском приложений банков Северной Америки. Когда открывается банковское приложение, Anatsa подсовывает фальшивое уведомление о «технических работах», закрывающее интерфейс настоящего банка. В это время троян:

  • записывает всё, что вводит пользователь (keylogger),
  • может автоматизировать транзакции,
  • получает доступ к аккаунту.

Пользователь не видит, что происходит в фоновом режиме — и даже не может быстро связаться с банком.

 

По данным исследователей из Threat Fabric, Anatsa действует по давно проверенной схеме:

  1. Публикует безвредное приложение, которое набирает популярность.
  2. Через несколько недель выпускается обновление с вредоносным кодом.
  3. Троян скачивается с удалённого сервера и запускается как отдельное приложение.

В этот раз вредоносный код был внедрён через шесть недель после выхода приложения, между 24 и 30 июня.

Google уже удалил приложение из Play Store, но если вы успели его установить — немедленно удалите, проверьте устройство с помощью Play Protect и смените пароли от банковских аккаунтов.

Исследователи напоминают: Anatsa регулярно возвращается на Google Play.

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