Рекорд эксплуатации 0-day в 2021 году достался Китаю, второе место — Россия

Рекорд эксплуатации 0-day в 2021 году достался Китаю, второе место — Россия

Рекорд эксплуатации 0-day в 2021 году достался Китаю, второе место — Россия

Исследователи в области кибербезопасности из компании Mandiant проанализировали случаи эксплуатации уязвимостей нулевого дня (0-day) за 2021 год и пришли к выводу, что в большинстве случаев за этими атаками стояли китайские киберпреступники.

Ранее похожей статистикой поделилась команда Google Project Zero, заявившая, что на 2021 год пришёлся рекорд выявленных 0-day. В Google насчитали 58 таких дыр, когда эксперты Mandiant заявили о 80 0-day.

 

Цифра Mandiant, кстати, на 18 превышает число 0-day, зафиксированных в 2019 и 2020 годах вместе взятых. За эксплуатацией большинства таких багов стоят киберпреступные группировки правительственного уровня.

Интересно, что на втором месте расположилась Россия (две задействованные в атаках 0-day), а третье место досталось Северной Корее (одна уязвимость нулевого дня).

 

Излюбленными брешами у китайских киберпреступников стали четыре проблемы Microsoft Exchange. Эксплуатация этих багов позволяла хакерам получать доступ к электронным перепискам западных организаций.

Специалисты Mandiant также отметили всплеск активности операторов программ-вымогателей, которые тоже используют 0-day для проникновения в сеть организации. Более того, исследователи прогнозируют ухудшение ситуации с эксплуатацией 0-day в этом году.

«Мы считаем, что эксплуатация 0-day уязвимостей стала более доступна для хакеров правительственного уровня и финансово мотивированных киберпреступников. Судя по всему, такая ситуация сложилась из-за растущей активности продавцов эксплойтов и разработки собственных операторами шифровальщиков», — пишет Mandiant в отчёте.

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