Аферисты заманивают любителей бесплатного на фишинговые ссылки

Аферисты заманивают любителей бесплатного на фишинговые ссылки

Аферисты заманивают любителей бесплатного на фишинговые ссылки

МВД России предупредило о распространении новой фишинговой схемы. Мошенники действуют через домовые и районные чаты. Там злоумышленники распространяют объявления о том, что отдают бесплатно бытовую технику или мебель.

Тем, кто заинтересовался, они предлагают встретиться, отправляя фото или видео с подтверждением наличия нужной вещи.

Однако накануне встречи податель объявления сообщает о резкой смене планов и предлагает оформить курьерскую доставку. Для оформления доставки он предлагает пройти по ссылке.

«Цель злоумышленников — заразить телефон пользователя вредоносным программным обеспечением для похищения персональных данных и получения доступа к платежным средствам», — предупреждает официальный телеграм-канал профильного главка МВД России.

«Обещают прислать вам курьера, отправляют какое-то расширение и код, если вы его установите и введете данные, то они подключаются к вашему телефону зеркально и видят все ваши переписки. Возможно, найдут в заметках ваши пароли от почты, банков, Госуслуг и прочего. Могут зеркально сидеть вместе с вами в вашем телефоне и переводить деньги или брать на вас кредиты», — сообщает один из пострадавших.

Как оказалось, наиболее уязвимой для фишинга категорий россиян оказались молодые люди от 18 до 34 лет. Как правило, организаторы фишинговых схем пытаются соблазнять потенциальных жертв возможностью быстрого заработка.

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