На сетевые хранилища QNAP напал шифровальщик Checkmate

На сетевые хранилища QNAP напал шифровальщик Checkmate

На сетевые хранилища QNAP напал шифровальщик Checkmate

Компания QNAP предупредила пользователей NAS-устройств о появлении нового шифровальщика — Checkmate. Злоумышленники внедряют его, используя интернет-доступ к службе SMB и слабые пароли к аккаунтам, которые они пытаются угадать перебором по словарю.

Первые атаки Checkmate ИБ-эксперты зафиксировали в конце мая. Вредонос использует алгоритмы AES и RSA (в последнем случае для защиты AES-ключа) и шифрует содержимое файлов не полностью — только первые 8192 байта. После преобразования к имени файла добавляется расширение .checkmate, а в папке создается блокнотная запись !CHECKMATE_DECRYPTION_README.

За ключ дешифровки вымогатели взимают $15 тыс. в биткоинах, но итоговый размер выкупа, по их словам, зависит от количества зашифрованных файлов. Для связи (пробной расшифровки) жертве предоставляют ссылку на специально созданный Telegram-канал.

Об успехе новой ransomware-кампании можно судить по жалобам на форуме BleepingComputer. Одному из участников удалось расшифровать jpg-файлы, которые заблокировал Checkmate; к сожалению, этот способ работает далеко не во всех случаях.

В бюллетене QNAP приведены рекомендации по снижению рисков, связанных с новой угрозой:

  • не выводить SMB-сервис в интернет;
  • организовать доступ к NAS через VPN;
  • отключить SMBv1;
  • обновить QTS/QuTS до последней версии;
  • усилить пароли ко всем NAS-аккаунтам;
  • создать бэкап и регулярно выполнять резервное копирование.

С середины июня пользователям QNAP NAS досаждает также вернувшийся eCh0raix. Его собрат DeadBolt тоже засветился в вымогательских атаках, которые тайваньский производитель обещал разобрать и опубликовать результаты.

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