В компоненте Поиск Windows нашли уязвимость нулевого дня

В компоненте Поиск Windows нашли уязвимость нулевого дня

В компоненте Поиск Windows нашли уязвимость нулевого дня

Новая уязвимость нулевого дня (0-day) в компоненте Поиск Windows (Windows Search) позволяет злоумышленники открыть окно, содержащее хранящиеся удалённо исполняемые файлы вредоносных программ. Для эксплуатации достаточно запустить документ Word.

Проблема кроется в обработке URI-протокола “search-ms“, который позволяет приложениям и HTML-ссылкам запускать настраиваемый поиск на устройстве. Чаще всего поисковые запросы «обращаются» внутрь устройства, однако Поиск Windows можно заставить запросить общие файловые ресурсы, расположенные на удалённых хостах. Для этого применяются кастомные заголовки.

Например, популярный набор утилит Sysinternals позволяет пользователю удалённо подключить live.sysinternals.com как сетевую шару, после чего запускать инструменты оттуда. В подобной схеме может использоваться следующий URI “search-ms“:

search-ms:query=proc&crumb=location:%5C%5Clive.sysinternals.com&displayname=Searching%20Sysinternals

Как видно из запроса, переменная “crumb“ определяет местоположение, а другая переменная — “displayname“ — устанавливает поисковой заголовок. В системах Windows 7, Windows 10 и Windows 11 можно вызвать окно поиска с помощью команды в Run или запуска в строке веб-браузера.

Есть и проблема такого метода эксплуатации: потенциальную жертву будет достаточно сложно заставить перейти по соответствующей ссылке, учитывая, что браузер выводит предупреждение.

 

Тем не менее основатель Hacker House и исследователь в области кибербезопасности Мэтью Хики нашёл способ задействовать брешь OLEObject в Microsoft Office вместе с “search-ms“, что в итоге позволило ему открыть окно удалённого поиска с помощью Word-документа.

Напомним, что другую 0-day в Microsoft Office начали использовать китайские киберпреступники из APT-группы TA413.

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