Наиболее сложные кибератаки исходят из России

Наиболее сложные кибератаки исходят из России

Технический директор антивирусной компании Trend Micro Раймунд Генес говорит, что опасения бизнеса в связи в участившимися атаками, спонсируемыми государствами, в реальности блекнут с масштабами хищений, совершаемых хакерами из России и стран СНГ. По его словам, подавляющему большинству частных пользователей и компаний малого и среднего бизнеса не следует опасаться так называемых "госхакеров", а вот хакеров из России и стран СНГ стоит.



"Когда я вижу большую шумиху вокруг отчетов, наподобие тех, что был недавно опубликован компанией Mandiant, обличающий китайских хакеров, то в большинстве случаев соглашаюсь, что китайцы действительно занимаются корпоративным шпионажем. Но вы думаете, что американцы не занимаются? Или русские?",- говорит Генес. "Лично меня больше тревожит активность русских хакеров. Они занимаются киберпреступностью очень давно, задолго до того, как китайцы сели за компьютеры. Этих опасных ребят частенько нанимают для совершения разных грабежей. Все наши последние данные однозначно говорят о том, что наиболее сложные атаки исходят из России".

Некоторое время назад компания Mandiant опубликовала статистический отчет, в котором говорилось, что несколько сложных APT-атак (Advanced Persistent Thread) ведут в китайскую армию. Отчет вызвал публичный обмен обвинениями между Вашингтоном и Пекином. Генес отметил, что в последнее время все больше специалистов по ИТ-безопасности начинают спекулировать термином APT, пишет cybersecurity.ru.

"Я ненавижу термин APT. На прошлой неделе я был в RSA и там все кому не лень твердили о том, что APT повсюду. Тот факт, что подобные атаки вызывают большой интерес, невозможно оспорить, но не следует преувеличивать масштабы подобных атак. Многие коды, изначально созданные для APT-атак, потерпели провал - Stuxnet, Red October и другие, все они были созданы для удара по конкретным целям, но распространились слишком широко и не выполнили своих задач. Код хорош тогда, когда вы его не видите", - полагает он.

CTO Trend Micro говорит, что многие киберпреступники используют модифицированные коды для атак, а их довольно легко детектировать. В то же время, оригинальная платформа вредоноса зачастую создается в "русском подполье", а уже потом растекается по всему миру. Генес говорит, что на сегодня практически все ИТ-специалисты согласны с тем, что от таргетированных атак невозможно полностью защититься. "Если кто-то на протяжении нескольких лет пытается влезть в вашу сеть, рано или поздно он это сделает и неважно будет ли это сделано по электронной почте, через USB-накопитель или как-то еще", - уверен специалист.

Еще одним моментом, вызывающим опасение топ-менеджера антивирусной компании, является растущая доступность очень мощных инфраструктурных решений для все возрастающего числа хакеров.

"Раньше клиенты платили нам за то, чтобы мы защитили их ресурсы от атак. Сейчас - чтобы мы помогли минимизировать ущерб от атак и найти следы атаковавших злоумышленников", - признает Генес. 

По его словам, еще одной животрепещущей проблемой для бизнеса является отсутствие единых норм и требований по ИТ-безопасности. Генес говорит, что сейчас Евросоюз движется в этом направлении, но до завершения этого пути еще далеко.

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