Positive Technologies проверила безопасность Рунета

Positive Technologies проверила безопасность Рунета

Согласно результатам исследования, проведенного специалистом по информационной безопасности Positive Technologies, две трети российских сайтов содержат критические уязвимости, а 10% заражены. Данные, взятые за основу исследования, собирались на протяжении 2-х лет (2010-11 гг.).

В контрольную выборку вошли 123 портала ключевых представителей государственного (25% сайтов) и финансового сектора (25 и 17% сайтов соответственно), а также телекоммуникационной (26%), ИТ- (13%), промышленной и других отраслей. Оценка защищенности производилась по состоянию веб-приложений, доступных через Сеть. Обнаруженные уязвимости классифицировались по WASC TC (Web Application Security Consortium Threat Classification) версии 2.0. Критичность уязвимости оценивалась согласно системе CVSS (Common Vulnerability Scoring System) версии 2: различались высокий, средний и низкий уровни риска, передает securelist.

В совокупности эксперты обнаружили 1817 уязвимостей разной степени риска. 64% сайтов содержали опасные бреши, 98% ― уязвимости средней тяжести. Лидером по количеству слабозащищенных сайтов оказались телекоммуникационные сервисы: на 88% из них были обнаружены критические уязвимости. Немногим ниже этот показатель в сфере информационных технологий и госсекторе (75 и 65% соответственно). На промышленных предприятиях ситуация лучше (50%), однако Positive Technologies обнаружила здесь ряд ресурсов с очень высокой концентрацией критических уязвимостей, что создает благодатную почву для кибератак, чреватых катастрофическими последствиями. Наиболее благополучным оказался финансовый сектор (43%), а в системах ДБО критичные бреши практически истреблены. Однако в этой сфере присутствуют специфические уязвимости ― CSRF (Cross-Site Request Forgery, найдена в 6% систем ДБО), XSS (Cross-Site Scripting, 18%), которые не представляют большой опасности, но способны облегчить задачу фишерам и банковским грабителям.

По оценке Positive Technologies, наиболее распространенной уязвимостью в веб-приложениях является CSRF, которая обнаружена на 61% ресурсов. Немногим более половины сайтов содержат бреши типа Information Leakage и Brute Force. В TOP 10 вошли также 3 критические уязвимости: SQL Injection (47%), OS Commanding (28%) и Path Traversal (28%). На долю XSS пришлось 40% изученных ресурсов. Исследователи отметили сокращение числа сайтов с высокой и низкой степенью риска в 2011 г. При этом уязвимости типа SQL Injection стали встречаться реже, а доля CSRF возросла.

Самым популярным языком программирования в Рунете является РНР (63% протестированных ресурсов). При этом 81% сайтов, использующих этот язык, содержат критические уязвимости, обусловленные ошибками в программной реализации. В прикладном ПО, написанном на РНР, наиболее часто встречаются такие бреши, как CSRF (73% сайтов), SQL Injection (61%), XSS (43%).

Как оказалось, 92% сайтов, содержащих вредоносный код, написаны на РНР и работают под управлением Apache. Половина зараженных сайтов используют бесплатные CMS (системы управления содержимым). На таких ресурсах чаще прочих присутствуют уязвимости OS Commanding (92% заражений), CSRF (75%), SQL Injection (58%), Improper Filesystem Permissions (50%) и Cross-Site Scripting (42%).

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