Атака AirDoS может вызвать проблемы в работе iPhone, iPad

Атака AirDoS может вызвать проблемы в работе iPhone, iPad

Атака AirDoS может вызвать проблемы в работе iPhone, iPad

На этой неделе Apple выпустила новые версии iOS и iPadOS — обе поучили номер 13.3. Помимо общих улучшений производительности, разработчики устранили опасную уязвимость, благодаря которой атакующий мог постоянно выводить всплывающее сообщение, что не позволяло нормально пользоваться устройством.

Другими словами, злоумышленник мог провести DoS-атаку. Обнаруживший брешь исследователь Кишан Багариа назвал этот метод атаки AirDoS, поскольку эксплуатация завязана на технологии AirDrop.

Напомним, что AirDrop позволяет устройствам iPhone, iPad, iPod и Mac обмениваться файлами с помощью Bluetooth или Wi-Fi.

По словам Багарии, потенциальный атакующий мог инициировать AirDoS, постоянно спамя расположенные поблизости iPhone и iPad всплывающим уведомлением от AirDrop. Диалоговое окно в этом случае будет появляться постоянно, что бы ни делала жертва.

Этот тип атаки сработает против любого пользователя, у которого функция AirDrop настроена на приём файлов от всех расположенных поблизости устройств. На macOS также можно запустить AirDoS, однако пользователь легко сможет остановить атаку, отключив Wi-Fi или Bluetooth.

С выходом последних версий затронутых уязвимостью операционных систем Apple устранила этот баг, так что всем пользователям рекомендуется обновить ОС.

Багариа разработал PoC-код, а также опубликовал видео, демонстрирующее процесс атаки:

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