Apple устранила возможность выполнения кода в iOS, macOS

Apple устранила возможность выполнения кода в iOS, macOS

Apple устранила возможность выполнения кода в iOS, macOS

Apple выпустила очередную порцию обновлений с патчами для операционных систем iOS и macOS. По словам корпорации, одна из уязвимостей в мобильной ОС уже может использоваться в атаках на владельцев iPhone.

В общей сложности разработчики устранили в iOS и iPadOS 16 уязвимостей, при этом особенно выделив проблему под идентификатором CVE-2024-23296.

Последняя затрагивает RTKit и приводит к повреждению памяти. Именно ее, по данным Apple, злоумышленники могут эксплуатировать в реальных кибератаках.

RTKit представляет собой встроенную систему, работающую в режиме реального времени практически на всех устройствах Apple. В последнее время киберпреступники использовали ее для обхода защиты памяти ядра.

Разработчики уточнили, что CVE-2024-23296 угрожает более ранним версиям операционных систем, поэтому им пришлось портировать патчи в версиях iOS 16.7.8 и iPadOS 16.7.8.

Актуальные релизы систем получили свои обновления, устраняющие 14 уязвимостей. Закрытые баги могут привести к выполнению кода, раскрытию данных и сбою в работе ОС.

В macOS Sonoma, macOS Ventura и macOS Monterey девелоперы также устранили возможность выполнения кода, повышения прав и несанкционированного доступа к данным.

Напомним, в начале месяца мы писали о тестировании ИИ-функций в Safari 18. На днях также выяснилось, что Apple не особо следит за правилами использования API для снятия цифровых отпечатков.

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