Новый червь «охотится» на пользователей Windows Live Messenger и MySpace

Новый червь «охотится» на пользователей Windows Live Messenger и MySpace

Вирусные аналитики компании Eset обнаружили новую вредоносную программу, распространяющуюся через Windows Live Messenger, социальные сети MySpace, Hi5. Вредоносное программа в настоящее время детектируется антивирусными продуктами и не представляет опасности для пользователей антивирусных решений Eset NOD32.

Программа классифицирована как самореплицирующийся червь. При проникновении на компьютер пользователя червь рассылает по контакт-листу Windows Live Messenger сообщение на испанском языке «Yo creo que esta es tu fotografia!» со ссылкой на загрузку вредоносного кода. При этом в письме содержится просьба открыть ссылку и скачать изображение автора письма.

Как только получатель сообщения перешел по ссылке, червь добавляет себя в папку [HKLM\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run] и сохраняется как %windir%winrofl32.exe. Программа функционирует как стандартный IRC-бот и прописывается в логе канала IRC.

Интересно, что компонент вредоносной программы, отвечающий за рассылку спам-сообщений, а также текст сообщения могут быть легко изменены. Широким распространением в социальных сетях и среди пользователей Windows Live Messenger червь обязан методам социальной инженерии, которые применили злоумышленниками — пользователь получает сообщение от знакомого контакта, которому склонен доверять.

«Важно отметить, что формулировка, содержание, даже язык посланного сообщения могут измениться. Сам червь, скорее всего, будет модифицироваться разработчиками, что затруднит его детектирование сигнатурными методами. Однако мы уверены, что эвристические технологии, используемые в продуктах компании Eset, позволят бороться не только с этой угрозой, но и с ее модификациями», — отметил Григорий Васильев, технический директор Eset.

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