Разработчик взломанного плагина Chrome Web Developer признал свою вину

Разработчик взломанного плагина Chrome Web Developer признал свою вину

Разработчик взломанного плагина Chrome Web Developer признал свою вину

Разработчик популярного стороннего расширения для Chrome Web Developer, использованного недавно хакерами для показа рекламы в браузерах, подтвердил, что стал жертвой фишинг-атаки.

Крис Педерик (Chris Pederick), проживающий в Сан-Франциско, Калифорния, объяснил, что во вторник он получил электронное письмо, в котором говорилось о том, что ему необходимо обновить инструменты разработчика, чтобы соответствовать политике Google.

Из-за большого количества работы, разработчик не стал вдаваться в подробности и перешел по ссылке в письме. Далее, на веб-странице, расположенной по этой ссылке, Педерик ввел свои данные для входа в аккаунт разработчика. Это и позволило злоумышленникам завладеть паролем и логином разработчика.

Педерик сказал, что он не понимал, что произошло примерно до 6:30 утра следующего дня, когда ему сообщили, что новая версия его приложения, которой пользуются более миллиона пользователей, отображает рекламные объявления в окне браузера.

«Я проснулся и увидел множество твитов и писем от пользователей, в которых утверждалось, что различного рода рекламные объявления стали поялвяться в окне браузера благодаря Web Developer. После этого я понял, что это связано со вчерашним письмом и немедленно изменил пароль учетной записи разработчика. Также я просмотрел историю и увидел, что версия приложения 0.4.9 была загружена кем-то другим, я сразу отозвал ее» - объясняет Педерик.

После этого неприятного происшествия Крис Педерик включил двухфакторную аутентификацию, чтобы предотвратить подобные инциденты в будущем.

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