Стилер MacSync научился обходить защиту macOS через «легитимный» софт

Стилер MacSync научился обходить защиту macOS через «легитимный» софт

Стилер MacSync научился обходить защиту macOS через «легитимный» софт

Эксперты по кибербезопасности зафиксировали новую схему распространения macOS-зловредов, которая позволяет обходить встроенные защитные механизмы Apple. На этот раз злоумышленники маскируют вредоносную программу под официально подписанное приложение, убеждая систему, что перед ней легитимный софт.

О находке рассказали исследователи из компании Jamf. По их данным, атака связана с новой версией MacSync Stealer — активно развивающегося семейства зловредов для macOS.

В отличие от классических сценариев, в которых macOS сразу предупреждает пользователя о небезопасном приложении, здесь используется более хитрый подход:

  • пользователю предлагается установить Swift-приложение, которое
    • подписано разработчиком;
    • прошло одобрение Apple;
    • не содержит вредоносного кода внутри;
  • после запуска приложение загружает закодированный скрипт с удалённого сервера;
  • именно этот скрипт устанавливает MacSync Stealer.

Jamf отмечает, что Mach-O бинарник был универсальным, корректно подписанным и не находился в списке отозванных сертификатов Apple на момент анализа. Зловред же в основном работает в памяти, практически не оставляя следов на диске, что дополнительно усложняет обнаружение.

 

По словам специалистов Jamf, такая техника становится всё более популярной среди атакующих. Злоумышленники всё чаще прячут вредоносную нагрузку в подписанных исполняемых файлах, чтобы они выглядели как обычные приложения и не вызывали подозрений на раннем этапе.

Фактически это попытка использовать саму модель доверия macOS против пользователей. Компания сообщила, что передала Apple информацию о разработчике, и сертификат уже был отозван.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru