0-day Windows 10 позволяет испортить жёсткий диск однострочной командой

0-day Windows 10 позволяет испортить жёсткий диск однострочной командой

0-day Windows 10 позволяет испортить жёсткий диск однострочной командой

Непропатченная 0-day уязвимость в Windows 10 позволяет атакующим испортить жёсткий диск с файловой системой NTFS. Для успешной эксплуатации будет достаточно однострочной команды, которую можно доставить пользователю сразу несколькими способами.

Специалисты издания BleepingComputer провели несколько тестов, чтобы подтвердить вектор атаки. По их словам, команду можно преподнести жертве в виде файла-ярлыка, ZIP-архива или HTML - и batch-файлов.

В случае такой атаки злоумышленники могут вызвать ошибки жёсткого диска, которые немедленно приведут к порче файловой системы. Примечательно, что специалист, известный в Twitter под ником Jonas L, несколько раз пытался обратить внимание людей на эту уязвимость: в августе 2020 года, октябре 2020-го и на этой неделе.

 

В беседе с BleepingComputer эксперт подтвердил, что эксплойт для бреши появился в Windows 10 версии 1803 (апрельское обновление операционной системы). Проблема актуальна и для последнего релиза ОС.

Что ещё хуже — уязвимость можно задействовать из аккаунта с низкими привилегиями в Windows 10. Об этом Jonas L также упомянул в Twitter и даже привёл пример команды, с помощью которой можно повредить диск пользователя:

Призываем ни в коем случае не пробовать запустить вышеприведённый пример у себя в системе. Вы рискуете потерять все данные.

Как объяснили специалисты, находчивые киберпреступники могут использовать уязвимость разными способами. Например, доставить жертве пейлоад с помощью ZIP-архивов или HTML-файлов, замаскированных под безобидные документы.

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