Уязвимость в Windows Defender позволяет получить полный доступ к системе

Уязвимость в Windows Defender позволяет получить полный доступ к системе

Уязвимость в Windows Defender позволяет получить полный доступ к системе

3 апреля Microsoft выпустила обновления безопасности для Windows 10, которые должны исправить уязвимость в выполнении удаленного кода, влияющую на работу Windows Defender и других антивирусных продуктов. Обновления появились вчера, и компания сообщила, что за 48 часов их получат все пользователи Windows 10.

Задача нового патча исправить недостаток в Microsoft Malware Protection Engine (mpengine.dll), то есть в самом ядре Windows Defender.

«Злоумышленник, успешно воспользовавшийся этой уязвимостью, может ввести определённый код в учетную запись LocalSystem и взять под свой контроль всю систему», - предупреждает Microsoft, - «затем злоумышленник может устанавливать программы, просматривать, изменять, удалять данные или создавать новые учетные записи с полными правами пользователя».

Исследователь Google Project Zero Томас Даллиен, известный как Halvar Flake, выяснил, что злоумышленникам достаточно заставить Windows Defender или другие уязвимые антивирусные программы сканировать специально созданный файл, что повредить работу всей операционной системы. Microsoft предупреждает, что эти файлы могут быть расположены на веб-сайтах, в письме или мгновенном сообщении. В зоне риска находятся антивирусные программы, которые обеспечивают защиту устройства в режиме реального времени - в этом случае заражение произойдет мгновенно. Антивирусы с оффлайн-защитой не пострадают, если не будут сканировать вредоносный файл. 

Патч будет установлен автоматически, но прийдет отдельно от ежемесячных обновлений. 

Ранее мы рассказывали как Windows Defender способен распознавать различные угрозы с помощью искусственного интелекта

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