Новая 0-day в Windows используется для целевых атак

Новая 0-day в Windows используется для целевых атак

Новая 0-day в Windows используется для целевых атак

Команда специалистов из антивирусной компании «Лаборатория Касперского» обнаружила в системах Windows уязвимость нулевого дня. Уже есть информация о том, что киберпреступники активно эксплуатируют данную проблему безопасности в реальных целевых атаках.

По словам экспертов «Лаборатории Касперского», получившая идентификатор CVE-2019-0797 брешь используется как минимум двумя киберпреступными группами — FruityArmor и SandCat.

Используя эту уязвимость, злоумышленник может проникнуть в сеть или устройство жертвы. Предназначенный для этой дыры эксплойт может атаковать системы Windows 8 и 10.

В случае успешной атаки киберпреступник получает полный контроль над уязвимой системой.

«Лаборатория Касперского» оперативно уведомила Microsoft о проблеме, это позволило разработчикам выпустить патч, который уже доступен для пользователей.

«Обнаружение этого эксплойта показывает, что такие дорогие и редкие инструменты по-прежнему представляют огромный интерес для кибергруппировок. Организациям нужны решения, которые могут защитить от подобных угроз», — комментирует Антон Иванов, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Проблема безопасности в настоящее время детектируется продуктами «Лаборатории Касперского» как HEUR:Exploit.Win32.Generic, HEUR:Trojan.Win32.Generic и PDM:Exploit.Win32.Generic.

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