Хакеры парализовали штат Невада: США столкнулись с беспрецедентной атакой

Хакеры парализовали штат Невада: США столкнулись с беспрецедентной атакой

Хакеры парализовали штат Невада: США столкнулись с беспрецедентной атакой

Около десяти дней назад хакеры взломали правительственные сети штата Невада, фактически остановив работу ключевых госслужб. Эксперты уже называют этот случай крупнейшим киберинцидентом в истории американских штатов: впервые атака вывела из строя весь аппарат управления регионом.

По данным официального ресурса, созданного для информирования жителей о ходе ликвидации последствий, частично или полностью восстановлена работа экстренных служб, системы начисления зарплаты, департамента автомобильного транспорта, службы занятости и медицинских учреждений. Однако власти не уточняют, какие именно ведомства до сих пор остаются парализованными.

Ранее сообщалось, что атака сопровождалась использованием вируса-шифровальщика, а у хакеров могли оказаться в руках персональные данные жителей штата. Издание The Hill пишет, что злоумышленники не только заблокировали работу госструктур, но и выгрузили массивы данных, масштабы утечки пока не известны.

Особенность этой атаки — её беспрецедентные последствия: под ударом оказались транспорт, медицина и безопасность. Случай наглядно показал, что кибератака способна парализовать целый регион, а не только отдельные организации.

Заместитель генерального директора Astra Cloud Константин Анисимов в комментарии отметил, что минимизировать последствия подобных инцидентов можно лишь при условии постоянной готовности:

«Пожарные не ждут пожара, чтобы впервые попробовать тушить. Они тренируются заранее. Так и с киберугрозами — важно регулярно тестировать сценарии восстановления, проверять резервные копии и готовность ИТ-команд. Мы рекомендуем использовать современный стандарт 3-2-1-1-0: три копии данных, минимум на двух носителях, одна копия вне основной площадки, ещё одна в автономном или неизменяемом виде, плюс регулярные тесты восстановления».

По словам эксперта, только такой подход способен гарантировать сохранность критичных систем и снизить риски даже при самых масштабных кибератаках.

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