Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи обнаружили многофункциональный зловред для Linux

Исследователи кибербезопасности из компании Aqua обнаружили новую вредоносную кампанию, получившую название Hadooken. Зловреды распространяются через серверы Oracle Weblogic и занимаются майнингом криптовалют, а также доставкой вредоносных программ для DDoS-ботнета.

Цепь атаки использует как известные уязвимости, так и ошибки в конфигурировании инфраструктуры, в частности, слабые пароли.

Вредоносная программа устанавливается в систему или через специальный скрипт, или программу, написанную на языке Python с идентичной функциональностью.

«Скрипта пытается просматривает различные каталоги, содержащим SSH-данные (учетные данные пользователя, информация хоста), и использует эту информацию для атаки на известные серверы. Затем он перемещается в боковом направлении по организации или подключенным средам, чтобы еще больше распространить вредоносную программу Hadooken», — такие подробности привел изданию The Hacker News исследователь компании Aqua Ассаф Моран.

Hadooken содержит два компонента: майнер криптовалют и утилита DDoS-ботнета Tsunami (он же Kaiten). Зловред распространяется с сервера, находящегося в Германии и принадлежащего хостингу Aeza International.

Серверы, принадлежащие данной компании, использовались в кампании 8220 Gang, которая использовала чужие вычислительные ресурсы для майнинга.

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