ФБР просит поддержки у Facebook и Google

ФБР просит поддержки у Facebook и Google

...

На этой неделе в «Кремниевой долине» состоялись переговоры по поводу нового законопроекта о взаимодействии телекоммуникационных компаний и правоохранительных органов. В ФБР решили заручиться поддержкой наиболее крупных игроков рынка, в числе которых Facebook и Google.

Согласно сообщению, в ходе встречи решались вопросы о законопроекте, в рамках которого, участвующие на рынке компании обязаны будут предоставить полный доступ к внутрисетевому трафику агентам правоохранительных органов.

Данный законопроект был предложен еще в сентябре, когда ФБР заявила об ограничении их возможностей, в связи с переходом на VoIP протокол или другие возможности передачи данных в зашифрованном виде. Стоит заметить, что согласно действующему законодательству, провайдеры, по требованию органов, обязаны предоставить возможность перехвата данных внутри сети. Но, похоже, ФБР считает такие меры недостаточными и планирует расширить сферу влияния на все компании, предоставляющие услуги связи, включая те, которые обеспечивают сквозное шифрование (end-to-end), в числе которых Skype и RIM.

Таким образом, в случае положительного решения по этому законопроекту, все провайдеры (в том числе операторы мобильной связи, различные веб-ресурсы и др.), предоставляющие услуги связи будут обязаны изменить свой контент таким образом, чтобы была возможность расшифровывать передаваемые внутри сети данные. Кроме того, разработчики приложений для электронной почты, мессенджеров и программного обеспечения, где основным протоколом передачи данных является VoIP будут обязаны переделать их таким образом, чтобы сообщения, передающиеся посредством этих программ, могли быть перехвачены агентами правоохранительных органов.

Однако, у законопроекта появились противники в лице министерства торговли и министерства иностранных дел, которые видят в этом возможное препятствие для дальнейшего развития сетевых технологий, что поставит перед американскими компаниями некоторые ограничения. Кроме этого, возникает вероятность того, что перехватить данные смогут и злоумышленники, а это откроет им дополнительные  возможности шпионажа за гражданами США, считают они.

Компания Google отказалась от комментариев, а представитель Facebook сообщил, что рано еще думать о решении администрации.

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