VMware взломана специалистами Digital Security

VMware взломана специалистами Digital Security

27 июля аудитор Digital Security Александр Миноженко выступил на конференции DEFCON в Лас-Вегасе с докладом «Как взломать сервер VMware vCenter за 60 секунд» ("How to Hack VMware vCenter Server in 60 Seconds"). Исследователь продемонстрировал аудитории, как можно получить полный контроль над виртуальной инфраструктурой с помощью нескольких безобидных на вид уязвимостей.

Среди них уязвимость обхода каталога на веб-сервере Jetty, которая считалась закрытой после одного из обновлений безопасности VMware, однако эксперты исследовательской лаборатории Digital Security обнаружили, что патч, как это часто бывает, не решает проблему полностью.

«Для любого исследователя безопасности выступление на таком легендарном событии, как DEFCON, является значимым шагом. Мой доклад слушали больше тысячи человек, и это лучшее признание того, что моя работа в составе исследовательской лаборатории Digital Security интересна и полезна для широкой аудитории. Нам также приятно отметить, что до выступления к нам обратился представитель компании VMware и поблагодарил за проведенное исследование, строгое соблюдение принципа non-disclosure и предварительное информирование компании VMware о найденной уязвимости», – поделился впечатлениями Александр.

«К сожалению, в нашей стране буквально единицы экспертов по информационной безопасности, признанных на мировом уровне, так что участие российского исследователя в DEFCON можно считать историческим событием. За двадцатилетнюю историю DEFCON это второе выступление специалиста российской компании, притом с паузой в 11 лет – первым в 2001 году был Дмитрий Скляров, который, кстати, был арестован сразу после выступления. Нам не привыкать нести знамя российских исследователей ИБ на Западе: в прошлом году мы стали первыми россиянами, выступившими на BlackHat в Лас-Вегасе; за полгода до этого мы приняли участие в BlackHat в Вашингтоне; этой весной мы выступали на BlackHat Europe, а этим летом опять были приглашены на BlackHat в Лас-Вегасе. За последние три года мы также трижды выступили на третьей по значимости конференции по ИБ в мире – Hack in the Box (Куала-Лумпур и Амстердам), и более десяти раз посетили другие конференции по всему миру – от Майами до Бангалора – менее известные, но зачастую не менее интересные. Так что регулярные выступления на ведущих западных конференциях с рассказом о наших передовых исследованиях стали для нас хорошей традицией. Уверен, что в следующем году мы также пройдем жесточайший конкурсный отбор и сможем уже в пятый раз выступить на легендарном BlackHat, а также на совершенно иной и довольно специфичной, но не менее легендарной конференции DEFCON», – добавил директор Digital Security Илья Медведовский.

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