В продаже на андеграундных форумах появился набор эксплойтов Disdain

В продаже на андеграундных форумах появился набор эксплойтов Disdain

В продаже на андеграундных форумах появился набор эксплойтов Disdain

Независимый ИБ-специалист Дэвид Монтенегро (David Montenegro) обнаружил, что на черном рынке в продаже появился новый набор эксплоитов Disdain, чья стоимость начинается от 80 долларов США.

Монтенегро и специалисты компании Intsights уже проследили набор эксплоитов до русскоязычных хакерских форумов, где обнаружили, что инструмент рекламирует и продает пользователь, скрывающийся под псевдонимом Cehceny. Покупка Disdain будет стоить от 80 до 1400 долларов. В своей рекламе автор вредоносного решения пишет, что Disdain обладает следующими функциями:

  • ротатор доменов;
  • обмен RSA ключами для эксплоитов;
  • браузерный и IP трекинг;
  • сканер доменов;
  • геолокация;
  • через сервер пейлоадов невозможно отследить управляющий сервер.

Также разработчик малвари пишет, что на вооружении у эксплоит-кита находятся эксплоиты для следующих уязвимостей: Firefox (CVE-2017-5375, CVE-2016-9078, CVE-2014-8636, CVE-2014-1510, CVE-2013-1710), Internet Explorer (CVE-2017-0037, CVE-2016-7200 (а также Edge), CVE-2016-0189, CVE-2015-2419, CVE-2014-6332, CVE-2013-2551), Flash (CVE-2016-4117, CVE-2016-1019, CVE-2015-5119), Cisco Web Ex (CVE-2017-3823).

Дэвид Монтенегро отмечает, что Disdain копирует другой набор эксплоитов, BEPS, а специалисты Intsights считают, что расценки и функциональность набора подозрительно похожи на эксплоит-кит Nebula, который недавно «пропал с радаров» специалистов, сообщает xakep.ru.

Журналисты издания Bleeping Computer, в свою очередь, сообщают, что пока Disdain не используется ни одним ботнетом или вредоносной кампанией, а пользователь Cehceny имеет весьма спорную репутацию в андеграундном сообществе: как минимум на одном подпольном форуме его считают скамером.

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