Trojan.Encoder злоумышленники распространяют с ресурсов Mail.ru

Trojan.Encoder злоумышленники распространяют с ресурсов Mail.ru

Компания «Доктор Веб» предупреждает о вредоносном контенте в облачном сервисе Mail.ru. Несмотря на многочисленные обращения наших специалистов в службу технической поддержки и службу безопасности этого популярного ресурса, расположенные в облачном сервисе Mail.ru опасные троянцы семейства Trojan.Encoder на момент публикации этой новости все еще доступны и могут нанести непоправимый вред содержащейся на компьютерах пользователей информации.

Популярный среди интернет-пользователей облачный сервис Mail.ru, предназначенный для хранения файлов и документов, все чаще привлекает внимание злоумышленников и становится местом размещения и распространения вредоносного ПО. В настоящее время на ресурсе доступны для скачивания сразу несколько опасных троянцев, которые детектируются антивирусным ПО Dr.Web как Trojan.Encoder.102, Trojan.Encoder.427,Trojan.Encoder.432, Trojan.Encoder.438.

Вирусы семейства Trojan.Encoder шифруют данные пользователей и требуют выкуп за возврат файлов в первоначальное состояние. Особенно опасным считается Trojan.Encoder.102, в котором применяется алгоритм RSA, что делает невозможной полноценную расшифровку без закрытого ключа. К тому же, шифруя файлы большого размера (более 2 Гбайт), Trojan.Encoder, в силу заложенных в нем архитектурных ошибок, повреждает файлы, что приводит к невозможности их расшифровки.

Комментарий пресс-службы Mail.Ru Group:

«Вредоносный контент, размещенный пользователями, уже удален. Кроме того, вчера мы запустили проверку всех загружаемых в хранилище файлов, а в ближайшее время будет проверено 100% всех загруженных ранее файлов». На всякий случай: под вчера имеется в виду 15 апреля.


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