Утечка данных Ростелекома произошла через его подрядчиков

Утечка данных Ростелекома произошла через его подрядчиков

Утечка данных Ростелекома произошла через его подрядчиков

Группировка хактивистов Silent Crow объявила о получении доступа к данным «Ростелекома». В самой компании заявили, что причиной утечки стал подрядчик, обслуживавший атакованные интернет-ресурсы.

Информация о взломе появилась в телеграм-канале «Утечки информации». По словам злоумышленников, в их распоряжении оказались базы данных сайтов company.rt.ru и zakupki.rostelecom.ru.

В качестве доказательства хактивисты опубликовали таблицы с информацией о пользователях, заполнивших форму обратной связи.

Согласно заявлению киберпреступников, утечка затрагивает данные на 9 сентября 2024 года: 154 тысячи уникальных адресов электронной почты и 101 тысячу уникальных номеров телефонов.

Пресс-служба «Ростелекома» в комментарии для ТАСС отметила, что инциденты в информационной безопасности ранее фиксировались у подрядчика, обслуживавшего ресурсы компании.

«Наиболее вероятно, утечка произошла из инфраструктуры подрядчика», — сообщили представители компании.

В «Ростелекоме» подчеркнули, что предприняли меры для устранения угроз и проводят анализ скомпрометированных данных. По предварительным оценкам, утечки конфиденциальной информации не произошло, однако пользователям рекомендовано сбросить пароли и настроить двухфакторную аутентификацию.

Максим Степченков, совладелец интегратора IT-Task, отметил, что инцидент вызывает вопросы о надежности защиты компании, особенно учитывая статус «Ростелекома» как одного из крупнейших игроков на рынке информационной безопасности.

«Важно понять, как именно произошел взлом, ведь это повлияет не только на репутацию компании, но и на восприятие других поставщиков подобных услуг. Ключевая задача сейчас — определить все векторы атак и предпринять меры для предотвращения подобных инцидентов в будущем», — подчеркнул он.

Технический директор IT-Task Антон Антропов обратил внимание на недостаточную защиту второстепенных элементов сайта.

«Формы обратной связи часто игнорируются при разработке комплексной защиты, хотя они содержат данные пользователей: имена, телефоны, адреса электронной почты. Этот случай показывает, что взломщики не пренебрегают ни одним элементом. Защищать нужно все участки системы одинаково качественно», — отметил он.

Инцидент стал наглядным напоминанием о необходимости комплексного подхода к защите данных, особенно для таких крупных компаний, как «Ростелеком».

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