Проукраинские хакеры воспользовались неустранимой уязвимостью Windows

Проукраинские хакеры воспользовались неустранимой уязвимостью Windows

Проукраинские хакеры воспользовались неустранимой уязвимостью Windows

Инцидент произошел еще в мае 2024 г. Его расследование показало, что, обойдя защиту, киберпреступники смогли зашифровать ряд корпоративных систем и частично разрушили серверы виртуализации, нанеся колоссальный ущерб компании.

Злоумышленники воспользовались недостатком систем Windows, связанным со взаимодействием с цифровыми подписями драйверов.

Злоумышленники проникли в сеть промышленной компании через взломанную учетную запись подрядчика.  С хоста подрядчика по удаленному рабочему столу (RDP) они получили доступ к ряду систем. Но, прежде чем совершать деструктивные действия, хакеры смогли отключить защитные системы, чтобы их действия невозможно было обнаружить и заблокировать.

Злоумышленники воспользовались тем, что Microsoft сделала исключения при реализации запущенной в 2022 г политики обязательной цифровой подписи драйверов. Процедура обязательной проверки не работала для драйверов, выпущенных до определенной даты (29 июня 2015 г.). Нападавшие «состарили» сертификат одного из производителей электроники, что позволило обойти требования системы.

В процессе исследования атакованных серверов компании эксперты Solar 4RAYS обнаружили два образца вредоносной программы, один из которых искал в системе признаки присутствия защитного решения, а другой — отключал его командой из режима ядра. По итогам расследования все вредоносы были удалены из инфраструктуры, а компания получила рекомендации о дальнейших действиях по закрытию уязвимостей, которыми воспользовались хакеры.

«Подобная техника позволяет киберпреступникам отключить вообще любой софт (а не только антивирусное ПО) и беспрепятственно развить атаку в целевой инфраструктуре. Раньше подобные атаки практиковали в основном киберпреступные группировки из азиатского региона, но теперь мы видим ее активное распространение и среди других злоумышленников. Но если азиатские хакеры в основном собирали данные, не разрушая инфраструктуру, то злоумышленники из Восточной Европы часто нацелены на деструктив, что усугубляет угрозу. Для того, чтобы вовремя «отловить» подобную атаку, нужно регулярно проверять работоспособность установленных в инфраструктуре защитных решений. Если с какого-то ПО не идет телеметрия — это очевидный повод его проверить. Кроме того, важно периодически проводить оценку компрометации. Такая проверка повышает шансы выявить атаку до наступления серьезных последствий», — сказал Иван Сюхин, руководитель группы расследований инцидентов Solar 4RAYS ГК «Солар».

Напомним, в прошлом году мы анализировали, как взлом сертификационного центра Microsoft поставили на поток.

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