Microsoft представила устройства, защищённые от атак на прошивки

Microsoft представила устройства, защищённые от атак на прошивки

Microsoft представила устройства, защищённые от атак на прошивки

Microsoft представила новую линейку устройств — Secured-core PC, в которой корпорация реализовала встроенные механизмы защиты от атак на прошивку. В последнее время уязвимости прошивок используют в своих кибероперациях правительственные хакеры.

В качестве примера можно привести атаки группировки Fancy Bear в 2018 году. Злоумышленники задействовали руткит LoJax, эксплуатирующий бреши интерфейса UEFI.

Подобные способы атак позволяют преступникам глубже внедряться в систему атакуемого компьютера. Более того, жертва не сможет избавиться от шпионской программы даже после переустановки системы и замены жёстких дисков.

Что касается Secured-core PC, Microsoft описывает свою разработку следующим образом:

«Эти устройства предназначены для использования в финансовых организациях, госучреждениях, сфере здравоохранения и предприятиях, оперирующих большим объёмом конфиденциальных данных».

По сути, Secured-core PC объединяет лучшие методы изоляции на уровне прошивки. Благодаря глубокой интеграции аппаратной составляющей, прошивки и операционной системы новые устройства не позволят атакующему скомпрометировать систему.

В процессе работы над Secured-core PC разработчики Microsoft ставили перед собой следующие задачи:

  • Обеспечить безопасность загрузки Windows. Secured-core PC запускает только те исполняемые файлы, которые были подписаны известными издателями с хорошей репутацией. Также на этом этапе гипервизор устанавливает разрешения, не дающие вредоносным программам модифицировать память.
  • Обеспечить защиту пошивки. Здесь используется центральный процессор для проверки процесса загрузки устройства.
  • Защита процесса идентификации. Windows Hello помогает войти в систему без пароля.

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