Обнаружена фундаментальная уязвимость в MS SQL Server, MySQL и PostgreSQL

Обнаружена фундаментальная уязвимость в MS SQL Server, MySQL и PostgreSQL

Разработчик популярного среди ИТ-администраторов программного средства SQLMap Бернардо Гаимараес говорит, что ему удалось обнаружить фундаментальную уязвимость в базах данных MS Sql Server, MySql и PostreSQL, эксплуатация которой способна привести не только к получению контроля над самой базой данных, но и операционной системой, в которой эта БД работает.

Гаимараес собирается представить конкретные подробности своей находки в середине апреля на ИТ-конференции Black Hat в Амстредаме. По словам исследователя, обнаруженная им уязвимость может быть задействована при проведении атаки типа SQL-инъекция.

Также надо отметить, что в случае разработки Гаимараеса, одновременно с внедрением SQL-кода происходит также и переполнение буфера обмена базы данных, что позволяет провести дальнейшую атаку на операционную систему. Проведение атаки для SQL Server и для Mysql/postgresQL несколько различаются, но эффект в каждом случае один и тот же - полный захват контроля над сервером баз данных.

"Я использовал SQL-инъекцию только как одну из ступеней для достижения своей цели, которая заключалась в получении контроля над серверной операционной системой. Для подготовки к этой атаке была проведена большая работа, связанная с манипулированием и фильтрацией данных", - говорит он.

По его словам, предварительные данные показывают, что новой атаке подвержены "слишком много" сайтов, поэтому раскрывать данные о ней сейчас было бы чересчур опасно. По оценкам Гаимараеса, из всех сайтов, работающих на базе SQL Server/MySQL/PostgreSQL, примерно 10% подвержены данной атаке.

Чтобы минимизировать угрозу атаки эксперт рекомендует проверить безопасность веб-приложений, а также по возможности сократить число пользовательских записей, авторизовавшись по которым, можно работать с базами данных.

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