Три уязвимости в стареньких iPhone уже эксплуатируются — патчи готовы

Три уязвимости в стареньких iPhone уже эксплуатируются — патчи готовы

Три уязвимости в стареньких iPhone уже эксплуатируются — патчи готовы

Apple выпустила важные обновления для старых версий iOS, iPadOS и macOS, чтобы закрыть сразу три уязвимости нулевого дня (0-day). Все они в настоящее время активно используются в атаках, так что обновление — не просто формальность, а необходимость.

Обновления получили:

  • iOS / iPadOS 16.7.11.
  • iOS / iPadOS 15.8.4.
  • macOS Sonoma 14.7.5.

Что за уязвимости?

  • CVE-2025-24200 — обход аутентификации в iOS. Найдена исследователем из Citizen Lab. Этой уязвимостью пользовались в точечных атаках на конкретных людей. Она позволяла обойти системные ограничения и получить доступ к «внутренностям» системы. Apple подтвердила: «Эксплойт был частью крайне сложной атаки».
  • CVE-2025-24201 — выход за пределы песочницы WebKit. Классика: через специально подготовленную веб-страницу злоумышленник может выйти за пределы безопасной среды браузера и выполнять код на устройстве. Такой баг — прямой путь к установке шпионского софта через обычный клик по ссылке.
  • CVE-2025-24085 — эскалация прав через Core Media. Уязвимость в медиасистеме Apple. Позволяет вредоносному коду работать с повышенными привилегиями и залезать туда, куда обычным приложениям доступ запрещён. Подробности Apple не раскрыла, но очевидно, что дело серьёзное.

Кому стоит обновиться?

Если вы используете одно из указанных выше устройств, особенно если не перешли на последние версии iOS или macOS — не тяните. Обновление может уберечь от реальных проблем, особенно если вы активно пользуетесь интернетом или обмениваетесь файлами и медиа.

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