Хакеры взломали провайдера Олимпиады за месяцы до основной атаки

Хакеры взломали провайдера Олимпиады за месяцы до основной атаки

Хакеры взломали провайдера Олимпиады за месяцы до основной атаки

Киберпреступники, имея в наличии деструктивные вредоносные программы, скомпрометировали главного поставщика провайдера зимних Олимпийских игр за несколько месяцев до широкомасштабной кибератаки, произошедшей на прошлой неделе.

По предоставленной CyberScoop информации, стоящие за недавней атакой на серверы Олимпиады лица ранее вторглись в системы, принадлежащие провайдеру Atos, который обеспечивает хостинг инфраструктуры для Игр.

Эту информацию удалось получить благодаря опубликованным в репозитории VirusTotal данным. Изучив образцы вредоносной программы, которую использовали злоумышленники, можно сделать вывод, что группа киберпреступников имела доступ к системам Atos с декабря.

Одни из самых ранних образцов были загружены на VirusTotal пользователями из Франции, где располагается штаб-квартира Atos, а также из Румынии, где работают некоторые сотрудники группы безопасности Atos.

CyberScoop предполагает, что киберпреступники, участвовавшие в атаке на серверы Игр 9 февраля, заранее подготовили для себя почву, проведя «обширную операцию по кибершпионажу». Представители Atos подтвердили, что расследование данного инцидента продолжается.

Эксперты обращают внимание на часть кода вредоносной программы, где можно обнаружить такие детали, как похищенные имена пользователей, пароли, личные адреса электронной почты, конфиденциальные внутренние имена доменов и другие сведения о конфигурации сети. Кроме этого, код раскрывает цель киберпреступников.

Также было опубликовано видео, в котором отражена схема атаки на Олимпийские Игры 2018.

Напомним, что именно этим злоумышленники атаковали церемонию открытия Олимпийских игр с помощью вредоносной программы Olympic Destroyer.

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