Уязвимость в роутерах MikroTik оказалась гораздо серьезнее

Уязвимость в роутерах MikroTik оказалась гораздо серьезнее

Уязвимость в роутерах MikroTik оказалась гораздо серьезнее

Исследователи в области безопасности предупреждают, что известная уязвимость в прошивке маршрутизаторов от MikroTik оказалась намного серьезнее, чем предполагалось ранее. Благодаря новому методу атаки, открытому экспертами, злоумышленники могут удаленно выполнить злонамеренный код.

Речь идет о проблеме под идентификатором CVE-2018-14847, она затрагивает компонент Winbox. Изначально считалось, что брешь позволяет атакующему обойти процесс аутентификации и прочитать произвольные файлы.

Сначала брешь получила среднюю степень опасности. Теперь же специалисты указывают, что злоумышленники могут с ее помощью заполучить root-доступ и обойти защиту фаервола. Это приведет к неавторизованному доступу и возможности загрузить и установить пейлоад.

Уязвимы версии Mikrotik RouterOS между 6.42.7 и 6.40.9, исследователи предполагают, что проблема затрагивает около 200 000 роутеров, на которые до сих пор не установили обновления. Соответствующий патчи были выпущены еще в апреле.

Напомним, что данный баг уже вовсю эксплуатируется киберпреступниками в реальных атаках. Атакующие маршрутизаторы MikroTik киберпреступники настраивают устройства таким образом, чтобы они перенаправляли сетевой трафик на несколько IP-адресов, которые находятся под их контролем.

Массированные атаки на маршрутизаторы MikroTik заметили исследователи из Qihoo 360 Netlab еще в середине июля. Устройства использовались для операций криптоджекинга и сбора трафика, атака затронула более 200 000 маршрутизаторов.

Наибольшее количество скомпрометированных устройств находятся в России — 1628, далее идут Иран (637 устройств), Бразилия (615), Индия (594) и Украина (544). Пользователю могут связаться с исследователями по адресу netlab[at]360.cn, чтобы узнать полный список IP-адресов.

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