Найдена уязвимость, позволяющая организовать рассылку от имени приложения

Найдена уязвимость, позволяющая организовать рассылку от имени приложения

Найдена уязвимость, позволяющая организовать рассылку от имени приложения

Несколько российских приложений из Google Play, RuStore, Huawei AppGallery содержат уязвимость, которая позволяет взломщику отправить всем пользователям push-уведомления любого содержания. Речь о платформах для бизнеса и поиска работы, мессенджерах, онлайн-кинотеатрах и приложениях для знакомств.

О новой угрозе Anti-Malware.ru рассказали специалисты Стингрей Технолоджиз (входит в ГК Swordfish Security).

Обнаруженная проблема безопасности потенциально позволяет злоумышленникам отправлять push-уведомления на все устройства (всем пользователям), у которых установлено уязвимое приложение.

Злоумышленник может передать произвольный заголовок, текст, картинку, gif-файл и другие медиа-элементы, допустимые в данном формате.

При этом сообщение придет действительно от имени приложения, что вызовет доверие пользователя.

Атаку могут взять на вооружение в сценариях социальной инженерии. 

Например, злоумышленник отправляет push-уведомление якобы от банка о списании всех средств с карты и просьбе немедленно обратиться в службу безопасности по указанному в рассылке номеру телефона. А далее к работе с потенциальной жертвой подключаются мошенники с предложением минимизировать риски и перевести средства на “безопасный” счет.

Уязвимость можно использовать и для подрыва репутации конкретной организации. К примеру, сообщение может приглашать в магазин конкурента с более комфортными условиями.

Более того, доступ к push-уведомления от имени владельца приложения позволяет рассылать пользователям изображения непристойного характера. Это грозит крупными штрафами и возможным закрытием приложения.

Количество push-сообщений от приложения может быть неограниченным (10, 20, 100 за несколько минут), добавляют эксперты. При этом доказать, что их отправили злоумышленники, а не владелец приложения, крайне сложно.

Какие конкретно российские приложения оказались под угрозой, не уточняется. Известно, что все они находятся в крупных публичных магазинах приложений и маркетплейсов, за исключением App Store.

В Стингрей Технолоджиз сообщили, что уже связались с владельцами скомпрометированных приложений и предупредили о проблеме.

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