Правоохранители закрыли торговую площадку дарквеба Black Hand

Правоохранители закрыли торговую площадку дарквеба Black Hand

Правоохранители закрыли торговую площадку дарквеба Black Hand

Французская полиция совместно с Национальным директоратом разведки и таможенных расследований (DNRED) закрыла одну из крупнейших нелегальных торговых площадок дарквеба — «Black Hand» («Черная рука»). На площадке «Black Hand» осуществлялась торговля наркотиками, оружием, базами данных, украденными банковскими реквизитами и поддельными документами.

Согласно заявлению правоохранительных органов, также удалось арестовать главного администратора «Черной руки» и нескольких лиц, причастных к работе этой площадки.

В ходе операции полиция конфисковала поддельные документы, 4 000 евро наличными и около 25 000 евро в различных цифровых валютах. Также было изъято многочисленное компьютерное оборудование.

Анализ изъятых данных показал, что во Франции проживало более 3000 пользователей, которые использовали «Черную руку», стало быть, эта площадка вносила немалый вклад в распространение наркотиков, оружия и незаконного контента в этой стране.

«Это первая в своем роде спецоперация, проводимая одновременно в нескольких городах Франции, она мобилизовала более 40 различных агентов, а также технических экспертов», — говорится в заявлении главы Министерства бюджета, государственных счетов и гражданской администрации Франции.

«Я думаю, правоохранителей можно поздравить с успешной операцией, которая позволила уничтожить нелегальную платформу на национальном уровне, и, что более важно, — она сплотила агентов, полицию и работников таможни».

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