Платите $20 000, иначе взорвём ваш офис — новый вид вымогательства

Платите $20 000, иначе взорвём ваш офис — новый вид вымогательства

Платите $20 000, иначе взорвём ваш офис — новый вид вымогательства

Киберпреступники стали действовать более жёстко. В последних спамерских письмах, обнаруженных «Лабораторией Касперского», злоумышленники требуют $20 тысяч и обещают взорвать офисы атакуемой компании.

В конце августа подобные угрозы обнаружили эксперты антивирусной компании в своих ловушках, которые собирают подозрительные электронные письма.

Само собой, это чистой воды блеф, однако он демонстрирует новые методы вымогателей.

«Я завербовал человека, который спрятал взрывное устройство в здании, где располагаются ваши офисы. Бомбу установили по моим инструкциям, она небольшая по размерам, спрятана очень надёжно», — гласило одно из вредоносных писем.

«Таким взрывным устройством невозможно разрушить здание, однако учтите, что будет много раненных. Мой инсайдер контролирует ситуацию вокруг здания. Если вдруг он увидит что-то подозрительное — например, полицейских, бомба сразу взорвётся».

В этом же письме злоумышленники требуют $20 000 в биткоинах.

Самое смешное, что для подобного вида запугивания киберпреступники выбрали крайне неудачное время, ведь сейчас многие офисы стоят практически пустые из-за пандемии коронавирусной инфекции COVID-19.

По словам «Лаборатории Касперского», письма вымогателей приходят не только организациям. Скорее похоже на то, что злоумышленники действуют вслепую: используют большие списки из адресов электронной почты, надеясь, что кто-то из получателей попадётся на удочку.

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