Китайские кибершпионы атакуют российские госструктуры

Китайские кибершпионы атакуют российские госструктуры

Китайские кибершпионы атакуют российские госструктуры

Специалисты компаний Positive Technologies и «Лаборатория Касперского» выследили киберпреступную группировку, ведущую деятельность, предположительно, из Китая. По словам экспертов в области кибербезопасности, эта группа на протяжении нескольких лет атаковала более 20 российских компаний и государственных структур.

Операции китайской группы киберпреступников напоминают действия правительственных киберразведчиков, которые занимаются шпионажем и политической разведкой. В своих атаках злоумышленники используют планировщик задач, встроенный в операционную систему.

В Positive Technologies отметили, что APT-группа, получившая имя TaskMasters, действует на протяжении по меньшей мере девяти лет, за которые преступникам удалось атаковать более 30 организаций в сферах промышленности, строительства, энергетики и недвижимости.

Подчеркивается, что из этих 30 значимых организаций 24 находятся в России. В беседе с «Ъ» представители Positive Technologies отказались раскрыть названия атакованных организаций.

На мысль о том, что данные киберпреступники действуют из Китая, исследователей натолкнул факт упоминания китайских разработчиков в коде инструментов, используемых злоумышленниками.

Также в ходе их атак были зафиксированы подключения с IP-адресов из Китая, а на китайских форумах можно найти ключи для некоторых версий используемых программ.

Киберпреступники из TaskMasters грамотно подошли к процессу использования встроенного в ОС планировщика задач, который позволяет запускать ту или иную программу в определенное время.

Помимо этого, проникая в сеть организации, китайские киберпреступники исследуют инфраструктуру в поисках известных уязвимостей, а затем загружают на скомпрометированные узлы вредоносные программы, которые впоследствии используются для шпионской деятельности.

«Лаборатория Касперского» придумала свое кодовое имя для китайских кибершпионов — BlueTraveler. По словам антивирусных экспертов, активность BlueTraveler они отслеживают с 2016 года.

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