В ноутбуках HP и Dell нашли бреши, позволяющие выйти на уровень ядра

В ноутбуках HP и Dell нашли бреши, позволяющие выйти на уровень ядра

В ноутбуках HP и Dell нашли бреши, позволяющие выйти на уровень ядра

Уязвимости в ноутбуках производителей Dell и HP открывали доступ к пользовательской информации и позволяли получить права уровня ядра. Проблема затрагивала технологию прямого доступа к памяти (Direct Memory Access, DMA).

На данный момент обе компании выпустили обновления BIOS, призванные устранить эти бреши, однако исследователи считают, что под угрозой может быть целый ряд ноутбуков и десктопов.

Технология DMA, как можно понять из названия, обеспечивает прямой доступ к системной памяти, благодаря чему достигается высокая скорость чтения и записи.

Само собой, это полезная возможность, однако она же открывает злоумышленникам путь к быстрому считыванию памяти в системе жертвы и записи в неё. Помимо этого, используя DMA, атакующий может обойти аппаратные средства защиты компьютера: UEFI Secure Boot, Intel Boot Guard, HP Sure Start и Microsoft Virtualization-Based Security.

«Если киберпреступник задействует эти бреши, он получит возможность запускать код на уровне ядра. С таким вектором атаки злоумышленник сможет осуществлять практически любые действия в системе — даже отключать парольную защиту», — пишут специалисты Eclypsium, обнаружившие уязвимости в лэптопах.

Тестирование на выпущенном в октябре 2019 года ноутбуке Dell XPS 13 7390 показало, что потенциальный атакующий может провести DMA-атаку. Уязвимости был присвоен идентификатор CVE-2019-18579, вся проблема кроется в некорректной конфигурации BIOS в настройках прошивки.

Также наличие бреши было выявлено в лэптопах HP ProBook 640 G4. В ответ на это производитель выпустил соответствующий патч.

Серьёзным фактором, способным пресечь массовую эксплуатацию этой проблемы безопасности, является необходимость иметь физический доступ к атакуемому ноутбуку.

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