Похожий на Mirai червь агрессивно атакует Linux-системы

Похожий на Mirai червь агрессивно атакует Linux-системы

Похожий на Mirai червь агрессивно атакует Linux-системы

Эксперты в области кибербезопасности отметили появление новой агрессивной вредоносной программы, атакующей системы Linux. Часть специалистов связывают нового зловреда с нашумевшей ранее грозой Linux-систем — Mirai.

Информацией о новой киберугрозе поделился исследователь, известный в Twitter как @VessOnSecurity:

«До сих пор не знаю, что это, но распространяется оно очень агрессивно — https://www.virustotal.com/#/file/24b89e36e12166f613edb61909d1192dbd918c...».

«Схема атаки смутно похожа на Mirai, но это не он. Исполняемый файл упакован, а команды полиморфны».

Загрузка этого червя происходит с тысяч разных IP-адресов. Напомним, что Mirai распространялся через репозитории.

@VessOnSecurity поделился инфографикой, на которой изображена карта заражения новым вредоносом. Среди стран-жертв лидирует США. Это означает, что атакующие системы в основном расположены в США, однако под подозрения также попали Нидерланды, Франция, Италия, Англия, Греция, Ирландия, Польша, Германия и Румыния.

Напомним, в мае специалисты сообщили о появлении нового варианта ботнета Mirai, получившего имя «Wicked Mirai» из-за отдельных строк в коде. Он использует по крайней мере три новых эксплойта в сравнении с прошлой версией, а также устанавливает нового бота.

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