Хакеры в США передали в телеэфир сообщение об атаке зомби

Хакеры в США передали в телеэфир сообщение об атаке зомби

Неизвестные хакеры взломали серверы местной телевизионной вещательной сети в американском штате Монтана и передали в эфир фальшивое сообщение об атаке зомби, сообщило во вторник агентство Ассошиэйтед Пресс.

Как сообщает агентство со ссылкой на заявление представителей взломанной телесети, хакеры сумели получить контроль над системой экстренного оповещения (Emergency Alert System) телекомпании KRTV, которая находится в городе Грейт-Фолс, в штате Монтана, и вещает на несколько соседних городов и поселков, передает digit.ru.

Во время демонстрации популярного вечернего шоу зрители канала KRTV увидели бегущую строку, в которой говорилось об экстренном сообщении от администрации Грейт-Фолс и окрестных населенных пунктов. Помимо текстового сообщения, в эфир телеканала транслировалось голосовое послание, сообщавшее о том, что «мертвые поднялись из могил и атакуют живых».

Инцидент произошел в понедельник вечером, но официально руководство канала подтвердило его только во вторник. Сейчас система экстренного оповещения отключена, а технические специалисты расследуют причины взлома.

Как пишет Ассошиэйтед Пресс, после демонстрации фальшивого сообщения в отделение местной полиции поступило несколько звонков от взволнованных жителей, которые хотели узнать, правдива ли информация, сообщенная KRTV.

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