Более 500 000 аккаунтов Zoom продаются на площадках дарквеба

Более 500 000 аккаунтов Zoom продаются на площадках дарквеба

Более 500 000 аккаунтов Zoom продаются на площадках дарквеба

Киберпреступники продают на хакерских форумах и площадках дарквеба более 500 тыс. аккаунтов, принадлежащих пользователям популярного сервиса для видеоконференций Zoom. При этом за каждую учётную запись злоумышленники просят исключительно символичную сумму или вообще отдают бесплатно.

Очевидно, что выставленные на продажу учётные данные злоумышленники добыли с помощью атак вида credential stuffing: сначала преступники использовали базы утечек для подбора рабочих комбинаций «логин-пароль», а затем собрали актуальные учётные данные в список, который сейчас продаётся на хакерских форумах.

По мнению специалистов компании Cyble, преступники хотят укрепить свою репутацию в хакерской среде, именно поэтому они предлагают скомпрометированные данные почти даром.

Доступ к аккаунтам пользователей передаётся через сайты, позволяющие делиться текстовыми данными. Злоумышленники публикуют на этих ресурсах адреса электронной почты и соответствующие им пароли.

На скриншоте ниже представлена часть опубликованных учётных данных, принадлежащих сотрудникам американских университетов.

Проанализировав часть продаваемых данных, эксперты заключили, что добрая их часть уже до этого фигурировала в старых утечках.

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