Новые инфостилеры атакуют macOS и распространяются через WhatsApp

Новые инфостилеры атакуют macOS и распространяются через WhatsApp

Новые инфостилеры атакуют macOS и распространяются через WhatsApp

Microsoft предупреждает: инфостилеры больше не ограничиваются Windows и всё активнее осваивают macOS. Об этом говорится в новом исследовании команды Microsoft Defender Security Research, посвящённом эволюции вредоносных программ для кражи данных.

Если раньше такие «цифровые карманники» в основном охотились за пользователями Windows, теперь они уверенно чувствуют себя и в экосистеме Apple.

Злоумышленники всё чаще используют кросс-платформенные языки вроде Python, а доставку вредоносного кода маскируют под вполне безобидные приложения: PDF-редакторы, утилиты и даже мессенджеры.

По данным Microsoft, с конца 2025 года заметно выросло число кампаний, нацеленных именно на macOS. В ход идут приёмы социальной инженерии, включая популярную схему ClickFix, а также поддельные установщики. Так распространяются специализированные зловреды вроде DigitStealer, MacSync и Atomic macOS Stealer (AMOS).

Это не просто адаптированные версии Windows-малвари. Атакующие активно используют нативные инструменты macOS, AppleScript и «бесфайловые» техники, чтобы незаметно вытаскивать данные из браузеров, связок ключей, сессий и даже сред разработки. Такой подход позволяет действовать скрытно и обходить традиционные средства защиты.

Один из показательных кейсов — фейковое приложение Crystal PDF, которое рекламировалось как полезный инструмент для работы с документами. Осенью 2025 года его активно продвигали через вредоносную рекламу и SEO-манипуляции в Google Ads.

После установки Crystal PDF закреплялся в системе и начинал воровать данные из браузеров Firefox и Chrome, включая cookies, сессии и сохранённые учётные данные. По сути, вся браузерная активность пользователя оказывалась в распоряжении злоумышленников.

Ещё более изобретательным оказался Eternidade Stealer. Этот зловред использует червеподобную схему распространения и WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России). Внутренний Python-скрипт автоматизирует рассылку сообщений через захваченные аккаунты, собирает список контактов жертвы и отправляет им вредоносные вложения.

После заражения вредонос постоянно следит за активными окнами и процессами, выжидая момент, когда пользователь зайдёт в банковский сервис, платёжную систему или криптобиржу вроде Binance, Coinbase или Stripe.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru