Абонентов МТС заманивают на фишинговые сайты пуш-сообщениями

Абонентов МТС заманивают на фишинговые сайты пуш-сообщениями

Абонентов МТС заманивают на фишинговые сайты пуш-сообщениями

Мошенники, выдающие себя за операторов сотовой связи, опробуют альтернативный канал — пуш-рассылки. Абонента просят подтвердить свои данные, пройдя по ссылке на поддельный сайт провайдера, а затем через редирект — на фейк портала «Госуслуги».

В обоих случаях введенная в веб-формы информация (ПДн и учетки) попадает в руки злоумышленников, которые впоследствии могут ее использовать для проведения адресных атак.

Рассылка пуш-уведомлений подобного содержания способна ввести получателей в заблуждение: с 1 июня 2021 года операторы связи обязаны проверять наличие сведений об абонентах в ЕСИА и могут уточнять их, запрашивая подтверждение у клиента (поправки к закону «О связи» от 30 декабря 2020, ст. 44, п. 1.1). А тот может верифицировать их через госуслуги.

В рамках новой схемы незаконного сбора данных был создан ряд фишинговых сайтов, в том числе mts-support[.]ru и support-operator[.]ru. Последний уже заблокирован (проверено).

Пуш-уведомления злоумышленники начали использовать, видимо, из-за того, что эффективность звонков от имени операторов связи стала снижаться. Борцы с телефонным мошенничеством исправно отслеживают новые уловки противника (мнимый взлом аккаунта, необходимость продлить договор, просьба подтвердить смену оператора и т. п.) и информируют о них граждан через предупреждения на своих сайтах, тематические рассылки и публикации в СМИ.

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