Антивирус avast! принял драйвер tcpip.sys за вирус, заблокировав интернет пользователям Windows XP

Антивирус avast! заблокировал Интернет

Популярная антивирусная программа avast! 7 по ошибке приняла за угрозу файл tcpip.sys, тем самым заблокировав доступ к интернету для тысяч пользователей Windows XP. Решение проблемы предлагают сами пользователи.



5 декабря 2012 года антивирусная программа avast! после очередного обновления базы обнаружила у многих пользователей вредоносную программу, которую предложила заблокировать или удалить. Большинство клиентов, купивших это приложение, последовали совету avast!, а также провели последующую перезагрузку системы. За этим последовала еще более тщательный анализ системы на вирусы.

После этого, счастливые пользователи обнаружили, что компьютер полностью отказался подключаться к интернету. Исчезла возможность восстановить подключение или создать новое подключение. При этом провайдеры сообщали о том, что услуга исправно предоставляется. После долгих часов обсуждений, оказалось, что проблема была вызвана тем, что avast! случайно принял за вирус файл tcpip.sys, который и отвечал за работу с сетью. Исчез IP-адрес и MAC-адрес и восстановить их не было никакой возможности, некоторым пользователям выдавалась ошибка 720. Перезагрузка в безопасном режиме, откат системы до точки восстановления не давал никаких результатов.

По официальной версии проблема возникала только у владельцев компьютеров на базе операционной системы Microsoft Windows XP, однако народные умельцы в итоге сумели сделать скрипт, который мог бы решить проблему и на Windows 7.

Первые жалобы начали появляться на форумах avast! еще позавчера, однако рабочее решение от пользователей появилось только вчера ближе к вечеру. На сайте habrahabr.ru пользователь под ником LordNAM (которому автор заметки выражает особую благодарность) выложил несколько скриптов, которые устраняли неполадку.

Впоследствии на сайте avast! появилось официальное сообщение, в котором сотрудники компании предложили несколько заводских решений. Занимательно, что эксперты компании предлагают в качестве «Решения №1» фикс, выложенный пользователем Obramko с официальных форумов avast, а не собственный оттестированный фикс.

Для многих пользователей, к числу которых относится и автор этой заметки, проблема с avast! стоила рабочего дня и долгих часов мучений с поиском проблемы.

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