Кибервымогатели стали чаще разводить россиян слежкой через веб-камеру

Кибервымогатели стали чаще разводить россиян слежкой через веб-камеру

Кибервымогатели стали чаще разводить россиян слежкой через веб-камеру

Пользователям из России стали чаще писать кибервымогатели, угрожающие опубликовать видеозаписи, якобы записанные с веб-камеры жертвы. Злоумышленники уверяют адресата, что за ним на протяжении определённого периода времени велась слежка, а все интимные материалы непременно попадут в общий доступ, если вымогателям не заплатят.

Как правило, такие преступники требуют сумму в биткоинах, однако пользователям стоит учитывать, что зачастую это просто блеф — у мошенников нет записей с вашей камеры (если вы не Дзюба, конечно).

На очевидный развод указывает выбор жертв. Например, одно из подобных писем получила жительница Челябинска, которой на тот момент было 73 года. Граждане из других регионов также стали чаще получать мошеннические сообщения.

Злоумышленники пытаются запугать жертву, уверяя, что в её системе установлена вредоносная программа, открывающая доступ к веб-камере. Дескать, с помощью этой программы вымогателям удалось контролировать установленную на устройстве камеру.

Как сообщили россияне, такие письма могут приходить по нескольку раз в месяц. В заголовках злоумышленники используют пугающий посыл: «Последнее предупреждение». Пользователю также рассказывают, что в распоряжении преступников есть интимные материалы, записанные на его собственную камеру, потому в интересах жертвы «замять дело» и перевести вымогателям сумму в биткоинах.

Как рассказали «Известиям» специалисты в области кибербезопасности, у подобных мошенников вряд ли есть доступ к вашей веб-камере. Само собой, технически это возможно, но гораздо проще запугать жертву блефом.

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