Эксперт слил эксплойт для трёх 0-day в iOS 15 после шести месяцев игнора

Эксперт слил эксплойт для трёх 0-day в iOS 15 после шести месяцев игнора

Эксперт слил эксплойт для трёх 0-day в iOS 15 после шести месяцев игнора

Исследователь в области кибербезопасности был настолько разочарован отсутствием реакции Apple на информацию об уязвимостях, что решил опубликовать демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для трёх 0-day, затрагивающих только что вышедшую версию iOS 15.

Эксперт под ником IllusionOfChaos опубликовал информацию на «Хабре» и в Twitter, отметив, что Apple отвратительно работает с баг-репортами.

«В этом году я сообщил о четырёх 0-day — в период между 10 марта и 4 мая, — но три из них до сих пор присутствуют в последней версии iOS. Впрочем, Apple всё-таки устранила одну дыру в выходом iOS 14.7, но даже не упомянула её на странице, посвящённой патчам», — пишет исследователь.

«Когда я указал им на ошибки, представители корпорации принесли извинения и объяснили, что во всём виновата ошибка. Также они заверили меня, что контент на странице обновится, а с ним и появится информация о дыре. С того момента они нарушили обещание уже три раза».

В итоге на сегодняшний день Apple не сделала фактически ничего, чтобы избавить пользователей от уязвимостей. Согласно описанию специалиста, в текущей версии мобильной операционной системы присутствуют следующие баги:

  • Gamed 0-day — открывает доступ к конфиденциальным данным, включая привязанные к Apple ID адреса электронной почты, полные имена и токены аутентификации.
  • Nehelper Enumerate Installed Apps 0-day — позволяет любому приложению вычислить, установлено ли в системе другое приложение.
  • Nehelper Wi-Fi Info 0-day — позволяет софту, у которого есть доступ к геолокации, использовать Wi-Fi без спроса.

Напомним, что в день выхода iOS 15 специалист по защите данных рассказал, как обойти экран блокировки iPhone на свежей версии ОС.

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