Хакеры из КНДР атакуют ИБ-специалистов под видом рекрутеров Samsung

Хакеры из КНДР атакуют ИБ-специалистов под видом рекрутеров Samsung

Хакеры из КНДР атакуют ИБ-специалистов под видом рекрутеров Samsung

Северокорейские правительственные киберпреступники представляются рекрутерами Samsung и отправляют фейковые предложения трудоустройства в южнокорейские компании, продающие антивирусные программы. Об интересной кибероперации рассказали специалисты Google.

Согласно отчёту Threat Horizons (PDF), вредоносные электронные письма включали документ в формате PDF, якобы описывающий предложение по работе в Samsung. Однако это был вредоносный файл, который не открывался стандартным софтом для просмотра PDF.

Если получатели жаловались на то, что документ не получается открыть, киберпреступники тут же предлагали помощь. Потенциальным соискателям отправляли ссылку на некое приложение под названием «Secure PDF Reader», установив которое можно было открыть вышеупомянутый документ.

По указанному URL действительно располагался легитимный PDF-ридер — PDFTron, однако злоумышленники заранее модифицировали его, добавив загрузчик бэкдора в систему жертвы.

Команда Google Threat Analysis Group, первой зафиксировавшая операцию северокорейских хакеров, отметила, что организатором является та же группа, которая ранее атаковала ИБ-экспертов в Twitter.

Microsoft, например, отслеживает эту кибергруппировку под именем «Zinc». Исследователи считают, что злоумышленники пытаются выведать информацию об актуальных и опасных уязвимостях в популярном софте.

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