macOS-троян MacSync уговаривает жертву помочь атаке

macOS-троян MacSync уговаривает жертву помочь атаке

macOS-троян MacSync уговаривает жертву помочь атаке

В мире macOS появилась новая вредоносная кампания, которая делает ставку не на сложные эксплойты, а на старую добрую социальную инженерию. За ней стоит вредонос MacSync, распространяющийся по модели «вредонос как услуга» — недорогого сервиса для киберпреступников, рассчитанного в том числе на не самых опытных, но очень активных злоумышленников.

MacSync маскируется под установщик облачного хранилища и распространяется через сайты, внешне почти неотличимые от легитимных порталов загрузки.

В одном из зафиксированных специалистами CloudSEK случаев пользователя сначала перекидывало со страницы, имитирующей форму входа в аккаунт Microsoft, а затем — на «официальный» сайт macOS-приложения. Никаких подозрительных файлов там не предлагали. Вместо этого посетителю показывали сообщение об ошибке и рекомендовали «продвинутый способ установки» через Terminal.

 

Дальше всё происходило по классической схеме ClickFix. Пользователя буквально уговаривали скопировать и вставить одну строку команды, якобы необходимую для завершения установки или исправления сбоя. Команда выглядела безобидно, но на деле скачивала и запускала удалённый вредоносный скрипт. Поскольку действие выполнялось добровольно, macOS не видела в этом ничего подозрительного — Gatekeeper, проверка подписи и прочите защиты просто не срабатывали.

После установки MacSync не торопится себя проявлять. Вредонос работает тихо и делает ставку на длительное присутствие в системе. Одна из его ключевых функций — подмена популярных Electron-приложений для работы с аппаратными криптокошельками, включая Ledger Live и Trezor Suite. Модифицированные версии внешне остаются легитимными, но в нужный момент начинают показывать пользователю «служебные» экраны с сообщениями о сбоях и предложением пройти восстановление.

Такой сценарий может сработать даже спустя несколько недель после заражения. Пользователя просят ввести ПИН-код и сид-фразу якобы для устранения проблемы, и в этот момент контроль над криптоактивами полностью переходит к злоумышленникам. По сути, доверенное приложение превращается в продуманный фишинговый инструмент.

Несмотря на статус «дешёвого MaaS-решения», возможности MacSync выглядят вполне серьёзно. Вредонос умеет собирать данные браузеров, информацию о криптокошельках, содержимое Keychain и файлы. Это делает его опасным не только для частных пользователей, но и для корпоративных устройств, где macOS всё чаще используется как рабочая платформа.

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