40% российских компаний содержат критические уязвимости

40% российских компаний содержат критические уязвимости

40% российских компаний содержат критические уязвимости

Информационные системы банков, телеком операторов, госорганов, промышленных компаний содержат критически опасные уязвимости, связанные с неправильной конфигурацией в 40% случаев. При этом в 20% компаний уязвимости связаны с несвоевременным обновлением ПО, а в 27% случаев наблюдаются ошибки в коде веб-приложений.

При этом информация о самой старой из обнаруженных уязвимостей, а также обновление, решающее проблему с ней, были опубликованы более 17 лет назад. «Уязвимость связана с тем, что DNS-сервер поддерживает рекурсию запросов. В результате эксплуатации данной уязвимости злоумышленник может проводить атаки на отказ в обслуживании»,— утверждают авторы отчета. Средний возраст наиболее устаревших неустановленных обновлений по системам, где такие уязвимости были обнаружены, составляет девять лет, следует из отчета, пишет kommersant.ru.

В ходе тестов, проведенных Positive Technologies в 2016 году, выяснилось, что в 55% случаев внешний нарушитель, обладающий минимальными знаниями и довольно низкой квалификацией, способен преодолеть периметр и получить доступ к ресурсам в локальной сети компании. Для этого в среднем необходимо найти только две уязвимости в используемом компанией ПО.

«В 77% работ сетевой периметр удалось преодолеть из-за уязвимостей веб-приложений, а в 23% — из-за уязвимостей, связанных с использованием словарных паролей»,— рассказали в компании. В результате более чем в половине случаев от лица внешнего нарушителя удалось получить полный контроль над критически важными ресурсами компаний, такими как система Active Directory, СУБД, ERP-система и др.

В целом объекты критической инфраструктуры, к которой, согласно законопроекту, рассматриваемому Госдумой, предлагается отнести IT-системы банков, телеком-операторов и промышленных предприятий, в 2016 году подверглись 70 млн кибератак, сообщал в январе представитель ФСБ. При этом объем средств, похищенных хакерами только из российских банков, по данным Group-IB, составил за тот же период 5,53 млрд руб. В банке данных угроз безопасности информации, который с марта 2015 года ведет Федеральная служба по техническому и экспортному контролю, на данный момент находится информация о 16,5 тыс. уязвимостей в ПО, используемом при создании государственных IT-систем и автоматизированных систем управления производственными и технологическими процессами критически важных объектов.

Системное или прикладное ПО без необходимых обновлений стоит примерно в девяти из десяти компаний, уверен руководитель аналитического центра Zecurion Владимир Ульянов. «Причин для этого много. В некоторых компаниях боятся, что после обновления какой-то компонент откажется работать или начнет работать неправильно. Принцип “работает — не трожь” до сих пор одна из главных догм системных администраторов»,— поясняет господин Ульянов. Он добавляет, что большое количество оборудования, разнообразие используемых систем, территориально удаленные филиалы и устаревшие системы также приводят к тому, что какие-то компоненты не обслуживаются IT-специалистами должным образом.

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