XSS-уязвимость подвергает риску атаки сотрудников Google

XSS-уязвимость подвергает риску атаки сотрудников Google

XSS-уязвимость подвергает риску атаки сотрудников Google

Исследователь в области безопасности обнаружил XSS-уязвимость, которая может использоваться для атак сотрудников Google, а также для получения доступа к счетам и другой конфиденциальной информации.

Проблему безопасности нашел 16-летний Томас Орлита, проанализировав ресурс Google Invoice Submission, который располагается по адресу gist-uploadmyinvoice.appspot.com. Именно там вендоры могут отправлять счета Google.

В процессе отправки счета пользователей просят предоставить разного рода информацию посредством нескольких текстовых полей. Эти поля грамотно защищены от XSS-атак.

Однако Орлита обнаружил, что функция загрузки счетов, которые должны быть в формате PDF, может быть использована для загрузки файлов другого формата — HTML. Атакующий просто должен перехватить запрос, а также поменять имя загружаемого файла и его свойства Content-Type на HTML.

Тестируя брешь, эксперт загрузил HTML-файл, содержащий XSS-составляющую. Каждый раз при запуске вредоносной нагрузки исследователю должно было приходить специальное электронное письмо.

Спустя несколько дней Орлита получил имейл, который сигнализировал, что его JavaScript-код был выполнен в домене googleplex.com.

Эксперт сделал вывод, что успешная эксплуатация этой проблемы безопасности может привести к атаке на сотрудников Google, а также стать причиной утечки конфиденциальной информации.

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