PhantomCard: опасный Android-троян для бесконтактного клонирования карт

PhantomCard: опасный Android-троян для бесконтактного клонирования карт

PhantomCard: опасный Android-троян для бесконтактного клонирования карт

Исследователи ThreatFabric выявили новый троян для Android под названием PhantomCard, который способен в реальном времени передавать данные банковской карты через NFC. Это позволяет мошенникам расплачиваться или снимать наличные в банкомате так, будто карта жертвы у них в руках.

По словам экспертов, PhantomCard основан на китайской платформе «вредонос как услуга» и передаёт данные с банковской карты жертвы прямо на устройство злоумышленника.

Схема работает по принципу «удалённого клонирования» карты: POS-терминал или банкомат, рядом с которым стоит мошенник, считает, что карта находится рядом.

Впервые подобные инструменты, такие как NFSkate и Ghost Tap, начали активно использоваться в 2024 году. Теперь же наблюдается рост спроса на сервисы «NFC-троянов по подписке», которыми могут пользоваться даже относительно «малотехнические» преступники.

В Бразилии PhantomCard распространялся под видом приложения Proteção Cartões («Защита карт»), размещённого на поддельных страницах Google Play с фейковыми пятизвёздочными отзывами.

После установки программа предлагала «проверить карту» — попросив приложить её к телефону. На самом деле она считывала NFC-данные и отправляла их на сервер злоумышленников. Если требовался ПИН-код, троян запрашивал его под видом проверки безопасности.

PhantomCard ориентирован на карты EMV и использует стандарт ISO-DEP (ISO 14443-4). После считывания он отправляет команду APDU для выбора платежного каталога и получения информации о доступных приложениях. В коде нашли китайские отладочные строки и упоминания «NFU Pay» — известной платформы для NFC-атак, что указывает на кастомизированную версию, купленную у китайских разработчиков.

Хотя текущая версия PhantomCard ориентирована на Бразилию, эксперты предупреждают: платформа NFU Pay легко настраивается, и аналогичные атаки могут появиться в любой стране.

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