Эксперты выявили новую схему фишинговых атак на пользователей Facebook

Эксперты выявили новую схему фишинговых атак на пользователей Facebook

 По имеющейся информации, киберпреступники используют новую схему фишинговых атак на пользователей Facebook. По данным The Hacker News, киберпреступники используют специально созданную страницу верификации, размещенную ими на сайте apps.facebook.com.

Потенциальных жертв просят перейти по ссылке https://apps.facebook.com/verify-pages, якобы для верификации Facebook аккаунта. В действительности, жертвы киберпреступников попадают на фишинговый сайт. Заполнив специальную форму «верификации», они передают учетные данные своих Facebook аккаунтов злоумышленникам, после чего жертв перенаправляют на легитимную страницу «Условия и правила Facebook».

 

 Эксперты отмечают, что особая опасность данной схемы заключается в том, что многие пользователи Facebook, зачастую без особых колебаний, выполняют просьбы подобного рода.

По имеющейся информации, вредоносное приложение размещается на домене talksms.co.uk, имеющем SSL сертификат, выданный GeoTrust.

 

 Эксперты советуют жертвам киберпреступников немедленно сменить пароль доступа к Facebook аккаунту.

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