Продемонстрирована всемирная уязвимость в DNS

Продемонстрирована всемирная уязвимость в DNS

Во время своей 80-минутной презентации Камински впервые представил детальный разбор обнаруженного им бага, угрожавшего хаосом всему Интернету из-за возможности отравления DNS-серверов, транслирующих доменные имена в IP-адреса. Директор программы тестов на проникновение в специализирующейся на сетевой безопасности фирме IOActive был первым, кто 8-го июля предупредил об опасности, однако с тех пор заметно возросла озабоченность специалистов по поводу того, что такую атаку провести гораздо легче, чем считалось ранее.

Главное, что удалось обнаружить Камински, это то, что систему безопасности DNS легко обмануть, поскольку возможны только 65 536 вариантов идентификации. Засоряя DNS сервер множеством запросов доменных имен, незначительно отличающихся друг от друга, например, 1.google.com, 2.google.com, 3.google.com и так далее – хакер многократно увеличивает свои шансы воспроизвести корректный ID. Несмотря на то, что шансы угадать правильный ответ - 1 из 65 565, вероятность значительно увеличивается, если хакер бомбардирует сервер тысячей запросов за очень короткий промежуток времени.

Несмотря на то, что многие организации последовали совету Камински и установили патч, еще слишком большому их числу только предстоит пропатчить свои серверы. Из списка Fortune 500, 15 процентам компаний еще предстоит хоть что-то предпринять, а еще 15 процентов остаются уязвимыми, поскольку конфигурации их сетей не позволяют патчу корректно работать.

Одетый в свои знаменитые синие джинсы, черную рубашку и кеды, Камински выложил огромное количество применений, которые злоумышленники могут найти этому багу. Атакуя серверы почты, хакеры могут перехватывать почтовые сообщения крупных организаций или в вмешиваться в работу почтовой системы.

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