Youtube и Digg раздали юзерам видео с червем

Youtube и Digg раздали юзерам видео с червем

Сервисы Digg.com и Youtube.com стали рассадником для видеочервя. Эксперты антивирусной лаборатории компании Panda Security установили, что в начале 2009 года рост количества компьютеров, зараженных программой VideoPlay, составил порядка 400%, причем основную роль в распространении вируса сыграли упомянутые выше ресурсы.

В случае с Digg.com вредоносная программа распространяется через ссылки на способные заинтересовать пользователей видео в комментариях. Ссылки сопровождаются текстом вроде "Megan Fox naked", и при переходе на страницу пользователю предлагается скачать некий кодек, необходимый для просмотра. При нажатии на ссылку для скачивания, на компьютер устанавливается программа VideoPlay.

Что же касается видеохостинга Youtube, то здесь VideoPlay распространяли через ссылки на видео. Для этого использовалась функция сервиса Video Annotations, позволяющая добавлять интерактивные комментарии к роликам: ссылки на похожие видео YouTube, каналы или результаты поиска по видео, дополнительную информацию и так далее.

В интерактивных комментариях отмечалось, что пользователи могут посмотреть порновидео, если воспользуются ссылкой из комментария, после чего их перенаправляли на другой ресурс, где предлагалось опять таки скачать кодек. Отметим, что история распространения вирусов через Youtube знает и более остроумные примеры: в прошлом году кибепреступники продвигали программу YTFakeCreator через фейковые страницы видеохостинга.

После установки на компьютеры доверчивых пользователей программа VideoPlay загружает червя, который крадет данные почты и пароли для доступа к различным веб-сервисам. Чем это может быть чревато, не нужно объяснять, пожалуй, даже тем, кто беспечно относится к безопасности в Сети и не боится переходить по ссылкам с сенсационными заголовками и аннотациями.

Источник 

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