M86 Security: вредоносная активность в январе-июне 2010

M86 Security: вредоносная активность в январе-июне 2010

M86 Security опубликовала полугодовой отчет по спаму и интернет-угрозам, в котором особое внимание уделила новым защитным трюкам вирусописателей, массовым способам распространения инфекции и уязвимостям, послужившим основой для кибератак.



В целом эксперты отметили, что потоки спама в корпоративной почте и количество сетевых угроз продолжают возрастать. По мере совершенствования средств безопасности злоумышленники изобретают все новые уловки, чтобы повысить эффективность своих эскапад и избежать обнаружения. В частности, для обфускации кода, внедренного в html-страницу с Flash-роликом, они стали разделять его на два фрагмента: один написан на JavaScript, другой – на ActionScript (язык интерактивной обработки данных Flash-приложениями). Поскольку ActionScript поддерживает обмен с контейнером для Flash-плеера через внешний API-интерфейс (ExternalInterface), из него можно вызывать любую функцию JavaScript с html-страницы – из проигрываемого в плеере swf-файла. И наоборот, из JavaScript можно вызвать любую функцию ActionScript во Flash-плеере. Вирусописатель, сделавший ставку на эту особенность, может создать редирект, эксплойт или даже бэкдор, которые способны обмануть средства проактивной защиты, так как для корректного анализа кода потребуется выявить оба фрагмента.

M86 Security также обнаружила модификацию Phoenix Exploit Kit (комплекта для проведения кибератак), снабженную защитной опцией проверки домена по популярным черным спискам. Если злоумышленник обнаружит, что домен появился в базе Google Safe Browsing, MalwareURL, Spamhaus, Spamcop или ZeuS Tracker, он может зарегистрировать новый и долгое время оставаться в тени.

Эксперты отметили, что источниками заражения в Сети все чаще становятся легальные веб-сайты. Нередки случаи, когда их взлом производится автоматизированными методами. В июне активизировался спамерский ботнет Asprox, который расширяет свои владения посредством SQL-инъекций. Для поиска уязвимых сайтов на базе IIS/ASP боты Asprox используют поисковик Google. По свидетельству M86 Security, за три дня они смогли внедрить iframe-редиректы на 10 тыс. сайтов. В том же месяце исследователи наблюдали напряженную работу ботов Gootkit (в ЛК детектируются как Backdoor.Win32.Gootkit), которые действуют по команде из управляющего центра и внедряют iframe на ftp-серверы. За сутки с момента обнаружения этого зловреда число взломанных им сайтов увеличилось с 2 до 13 тысяч.

Согласно статистике M86 Security, страной-лидером по числу зараженных хостов являются США, на территории которых замечено 43,3% детектируемых вредоносных объектов. Второе место занимает Китай (14,1%), третье – Россия (4,1%). Что касается уязвимостей, рейтинг, составленный компанией по итогам полугодия, возглавляют бреши в продуктах Microsoft и Adobe. Из 15 наиболее атакуемых уязвимостей 4 связаны с Adobe Reader и 5 – с Internet Explorer. Как отмечают эксперты, все они известны более года и даже пропатчены. Видимо, устанавливать «заплатки» пользователи не торопятся. Вместе с тем увеличивается число эксплойтов, ориентированных на Java-приложения, и они в высшей степени эффективны. Большую популярность у злоумышленников снискали CVE-2010-0842, CVE-2009-3867, CVE-2008-5353 и CVE-2010-1423.

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