Утечка у Keenetic могла затронуть 900 000 россиян

Утечка у Keenetic могла затронуть 900 000 россиян

Утечка у Keenetic могла затронуть 900 000 россиян

Производитель роутеров Keenetic признал факт утечки базы данных его мобильного приложения, о которой стало известно на прошлой неделе. Под удар попали юзеры, зарегистрированные до 16 марта 2023 года, в основном из России.

О возможности несанкционированного доступа к данным пользователей Keenetic сообщил 16 марта 2023 года независимый исследователь. В тот же день специалисты компании устранили проблему, притом информатор заверил, что больше ни с кем не делился находкой, а скопированное уничтожил.

Других свидетельств компрометации, как и злоупотреблений с тех пор обнаружено не было, однако недавно некий аноним прислал в CyberNews образцы записей из утекшей базы Keenetic. Вендора поставили в известность, и тот счел нужным предупредить пользователей о рисках.

По словам автора послания в CyberNews, в утечку попало более 1 млн записей с персональными данными пользователей, в том числе 900 тыс. россиян.

 

В базе также содержится информация, которую при желании можно использовать для проникновения в сеть, мониторинга и перехвата трафика, компрометации других подключенных устройств:

  • пользовательские данные (имейл, юзернеймы, хеши паролей MD-5 и NT, ID Telegram и Keycloak, локали);
  • данные устройств (модель, серийный номер, MAC-адрес);
  • конфигурация сетевых интерфейсов (Wi-Fi SSID, предустановленные ключи VPN, настройки каналов Wi-Fi, назначенные IP, идентификаторы и ключи роуминга);
  • журнал обслуживания (имена и MAC зарегистрированных хостов, настройки политик IP, списки доступа, настройки IPsec, DHCP, NTP, — даже маркеры owner_is_pirate).

Тем не менее, риск «недобросовестных действий» в результате утечки в Keenetic ценили как низкий. Пользователям, данные которых могли быть скомпрометированы, рекомендуют сменить пароли к аккаунтам и Wi-Fi, а также пароли / предустановленные ключи VPN-клиентов для PPTP/L2TP, L2TP/IPSec, IPSec Site-to-Site и SSTP.

Очередную утечку пожелал прокомментировать эксперт Сергей Полунин, возглавляющий группу защиты инфраструктурных ИТ-решений в «Газинформсервисе»:

«Роутер — это буквально дверь в вашу домашнюю сеть. Можно предположить, что ничего бы не случилось, если бы серверы управления находились в РФ, но, увы, географическая локация уязвимого приложения никак не помогает в его защите».

К слову, в этом году пользователей Keenetic в странах ЕАЭС начали активно переводить на мобильное приложение Netcraze с доступом к серверам внутри РФ. Дедлайн на замену для региона был установлен как 1 марта.

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