INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

Около двух лет назад Брайдон Фуллер, разработчик протокола Bitcoin, обнаружил опасную INVDoS-уязвимость, затрагивающую сразу три имплементации Bitcoin: Litecoin, Namecoin и Decred. Фуллер долго скрывал информацию о проблеме, чтобы не спровоцировать попытки эксплуатации, однако теперь подробности стали доступны общественности.

INVDoS-брешь отслеживается под идентификатором CVE-2018-17145, она угрожает тем цифровым валютам, которые задействуют старые версии Bitcoin Core.

Как выяснил Фуллер, атакующий мог использовать вредоносную Bitcoin-транзакцию, которая бы при обработке нодами блокчейна привела к неконтролируемому расходу памяти — другими словами, вызвала бы DoS.

«С помощью уязвимости атакующий мог вызвать состояние отказа в обслуживании. Эта атака сработала бы против большинства нод Bitcoin, Litecoin, Namecoin и Decred», — пишет специалист в отчёте (PDF).

Проблема безопасности затрагивает Bitcoin Core версии 0.16.0, Bitcoin Core версии 0.16.1, Bitcoin Knots версии 0.16.0, а также все бета-версии Bcoin. А патчи вышли с релизом Bitcoin Core v0.16.2+, Bitcoin Knots v0.16.2+, Bcoin v1.0.2+, Btcd v0.21.0-beta+, Litecoin Core v0.16.2+, Namecoin v0.16.2+ и Dcrd v1.5.2+.

К счастью, Фуллер и другие специалисты не встречали подобные сценарии эксплуатации в реальных атаках.

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