Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от перехвата пароля

Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от перехвата пароля

Для кражи конфиденциальных данных киберпреступники используют все доступные средства, в том числе специальные вредоносные программы, осуществляющие перехват паролей во время их ввода пользователем. В активе «Лаборатории Касперского» уже есть несколько эффективных технологий, обеспечивающих безопасность конфиденциальной информации, а в сентябре 2012 года компания запатентовала в России новую технологию, защищающую пароли от перехвата во время ввода. Новинка дает пользователю возможность применять нестандартные способы ввода и может быть использована для защиты вводимых данных при использовании различных программ и электронных устройств.

Пароль является одним из основных инструментов защиты информации от несанкционированного доступа. Хотя по-настоящему надежными можно считать только сложные пароли, состоящие не менее чем из десяти различных букв и цифр, на практике 34% пользователей не уделяют защите должного внимания и выбирают простые варианты, например «12345», «password» и другие. Однако сложный пароль еще не гарантирует полную неприкосновенность информации – используя средства перехвата данных во время ввода, например, кейлоггеры, злоумышленники могут узнать пароль любой длины и сложности. Чтобы предотвратить подобные инциденты, необходимо обеспечить пользователя современными технологиями защиты данных от перехвата.

Описанная в патенте № 2461869 технология, разработанная «Лабораторией Касперского», использует нестандартные способы ввода, такие как увеличенная временная задержка между вводом двух определенных символов пароля, нажатие клавиши мыши в определенный момент ввода, перекрытие нажимаемых клавиш на клавиатуре (когда последующая клавиша нажимается при неотпущенной предыдущей) и другие. При использовании таких нестандартных способов ввода в пароль вставляется предопределенная комбинация символов. Например, если пароль состоит из десяти символов, то можно сделать так, что четыре из них будут появляться автоматически при нажатии на левую кнопку мыши в определенный момент ввода. В этом случае пользователь набирает первые три символа, нажимает левую кнопку мыши (появляются четыре следующих) и затем вводит оставшиеся три символа. В такой ситуации установленный злоумышленниками кейлоггер перехватит только три первых и три последних символа, и в результате введенный пользователем пароль останется в безопасности.

Технология предусматривает добавление модуля управления нестандартными способами ввода пароля. С его помощью пользователь сможет самостоятельно настраивать желаемые способы ввода и определять, какие именно символы в пароле они будут заменять. Таким образом, пользователь получает возможность самостоятельно выстраивать систему защиты своих паролей от киберпреступников. При этом запатентованная технология совместима с любой программой, в которой есть окно ввода пароля – от окна приветствия ОС Windows до браузера и популярных веб-сервисов. Также технологию «Лабораторией Касперского» можно использовать для защиты электронных устройств, например, для безопасного ввода PIN-кода в банкомате или мобильном телефоне.

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