Критический баг в чипсетах UNISOC затрагивает миллионы Android-смартфонов

Критический баг в чипсетах UNISOC затрагивает миллионы Android-смартфонов

Критический баг в чипсетах UNISOC затрагивает миллионы Android-смартфонов

Специалисты нашли критическую уязвимость в чипсетах UNISOC для смартфонов. С помощью специально созданного вредоносного пакета злоумышленник в теории может нарушить связь мобильного устройства.

На проблему указали исследователи из Check Point, описывающие её в отчёте следующим образом:

«Условный хакер или даже военные подразделения могут использовать эту уязвимость для нейтрализации сотовых коммуникаций в конкретной местности. Брешь присутствует в современной прошивке, не в самой операционной системе Android».

UNISOC — базирующаяся в Шанхае компания, которая на сегодняшний день является четвёртым по величине производителем мобильных процессоров. Её обходят только такие гиганты, как Mediatek, Qualcomm и Apple.

Уязвимость, о которой идёт речь, получила идентификатор CVE-2022-20210 и на текущий момент, к счастью, уже пропатчена. По шкале CVSS брешь получила 9,4 балла из 10.

Выявить проблему помог обратный инжиниринг имплементации LTE-стека от UNISOC. Её суть оказалась в возможности переполнениях буфера, затрагивающей компонент для обработки NAS-сообщений. В случае эксплуатации дыра приводит к отказу в обслуживании.

Для защиты от уязвимости пользователям Android-устройств достаточно обновить ОС до актуальной версии.

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