В Cryptocat найдена уязвимость, позволяющая получить доступ к зашифрованным сообщениям

В Cryptocat найдена серьезная уязвимость

В Cryptocat, нацеленном на обеспечение приватности web-чате, в котором шифрование производится на стороне браузера клиента и на сервер поступают уже зашифрованные данные, выявлена проблема безопасности, делающая возможным доступ к отправленным сообщениям. Проблема проявляется начиная с выпуска 2.0 и заканчивая версией 2.0.41, таким образом все сообщения отправленные с 17 октября 2011 года по 15 июня 2013 года подвержены указанной уязвимости.

Cryptocat позиционируется как проект, использующий для защиты частной переписки надёжные технологии шифрования, такие как алгоритм AES-256 и методы криптографии по эллиптическим кривым. История поучительна тем, что тривиальная ошибка в коде свела всю надёжность системы на нет и поставила под вопрос доверие к компаниям, осуществляющим аудит и сертификацию в области безопасности - компания Veracode утвердила Cryptocat на уровень безопасности Veracode Level 2 и оценила качество кода как 100/100. Негативный осадок также остался после попытки разработчиков Cryptocat скрыть свою ошибку, указав, что исправление произведено из-за нарушения обратной совместимости и не упомянув о том, что устранена уязвимость, сообщает opennet.ru.

При создании ключа шифрования, для обхода проблем с качественной генерацией случайных чисел на стороне браузера, пользователю предлагается ввести 256 случайных символов. Из-за неправильной конвертации строк в качестве случайной последовательности поступал не массив из 15-разрядных целых чисел, а массив из чисел от 0 до 9, т.е. пространство ключей для подбора каждого числа снижается с 2^15 до 10 вариантов. В итоге ключи создаются в условиях недостаточной энтропии и могут быть подобраны с использованием bruteforce-атак. По заявлению исследователя, сообщившего об уязвимости, зашифрованные записи чата могут быть дешифрованы за считанные минуты. Разработчики Cryptocat уже признали наличие уязвимости, но утверждают, что проблеме подвержены только групповые чаты с более чем двумя участниками. 

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