"Тэг смерти" для 64-битной Windows 7

"Тэг смерти" для 64-битной Windows 7

В 64-битной модификации операционной системы Windows 7 обнаружен изъян критического уровня опасности, позволяющий спровоцировать аварийное прекращение ее работы посредством обычного HTML-тэга. Решения по противодействию данной уязвимости в настоящее время отсутствуют.


Согласно информации от Secunia, ошибка существует в драйвере win32k.sys; успешная атака на уязвимость приводит к повреждению памяти, в результате чего злоумышленник может удаленно отправить на исполнение произвольный код, который будет запущен с привилегиями уровня ядра операционной системы. Сценарий эксплуатации, описанный исследователем под псевдонимом webDEViL, был воспроизведен и подтвержден аналитиками Secunia на актуальной версии Windows 7 Professional x64 со всеми установленными обновлениями; другие варианты этой же ОС также могут быть подвержены рассматриваемой уязвимости.

В настоящее время известен концептуальный код для атаки на данный изъян. Сущность предложенного метода состоит в открытии специфического HTML-сценария в обозревателе Apple Safari; итогом такого действия становится ошибка PAGE_FAULT_IN_NONPAGED_AREA и "синий экран смерти". Упомянутый выше сценарий содержит обыкновенный тэг IFRAME, в котором указано непомерно большое значение атрибута высоты. Пытаясь обработать инструкцию, обозреватель аварийно завершает работу, а следом "падает" и операционная система.

В теории крах приложения, работающего в режиме пользователя, не должен приводить к подобным последствиям. Microsoft в настоящее время изучает сведения об уязвимости, чтобы установить причину и предложить решение. На данный момент, как уже было сказано выше, готовых рекомендаций и указаний по предотвращению эксплуатации изъяна опубликовано не было. О том, связана ли ошибка безопасности именно с обозревателем Safari, либо же атаковать ее можно через любой браузер, данных также пока нет.

Примечение редакции: эксплойт уже детектируется антивирусами, том числе и от Microsoft, как Exploit:Win32/BlueFrame.

The Register

Письмо автору

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