Китайские хакеры предприняли попытку атаковать Samsung Pay

Китайские хакеры предприняли попытку атаковать Samsung Pay

New York Times сообщает, что в марте текущего года компания LoopPay, разработавшая ядро платежной системы Samsung Pay, была атакована хакерами. Предположительно, за нападением стояла известная хак-группа Codoso (aka Sunshock), которую по данным экспертов, финансируют власти КНР.

Напомню, что Samsung приобрела компанию LoopPay за 250 млн долларов в феврале 2015 года. Фактически, вся платежная система Samsung Pay была разработана инженерами LoopPay, которые сейчас, уже работая под крылом корейского гиганта, продолжают ее совершенствование и поддержку. Пока сделка между Samsung и LoopPay еще даже не была завершена, последних скрытно атаковали хакеры. Взлом был обнаружен значительно позже – лишь в августе 2015 года, передает xakep.ru.

Хакеры оставались в системе компании на протяжении пяти месяцев. Атаку заметили даже не сами специалисты LoopPay, — о взломе их уведомила сторонняя фирма, занимающаяся расследованием других атак группировки Codoso. К примеру, в начале текущего года Codoso также были замечены во вредоносных кампаниях против Forbes и Microsoft.

Сейчас Samsung и LoopPay проводят совместное расследование. По предварительным данным, платежная система Samsung Pay, официальный запуск которой в США состоялся менее двух недель назад, в результате взлома не пострадала. Представители Samsung уверяют, что инцидент коснулся только «изолированной корпоративной сети компании LoopPay, которая физически отделена от сети Samsung Pay». Нет никаких улик, указывающих на то, что хакеры сумели похитить какие-либо данные пользователей платежного сервиса или финансовую информацию.

Тем не менее, стоит заметить, что фирменным почерком группы Codoso считается оставление великолепно замаскированных бекдоров в зараженных системах, при помощи которых хакеры возвращаются к своим жертвам для новых атак.

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