От DDОS-атак пострадал блог президента России

От DDОS-атак пострадал блог президента России

К утру четверга, 7 апреля, администрации популярного сервиса Интернет-блогов LiveJournal («Живого журнала») удалось справится с очередным приступом неизвестных хакеров, уже в третий раз парализующих работу ресурса.



Очередной жертвой массированной атаки стал блог президента России Дмитрия Медведева (blog_medvedev). В среду в середине дня он был заблокирован и не работал около часа, сообщает Комсомольская Правда.

Администрация президента в дело не вмешивалась, предоставив разбираться с обрушившейся на виртуальной дневник главы государства DDOS-атакой сотрудникам LiveJournal. Всем читателям было рекомендовано смотреть информацию в «зеркальном» блоге президента на сайте Кремля.

Нападение на «Живой журнал» началось 24 марта. Первой жертвой хакеров стала страничка Алексея Навального, создателя антикоррупционного блога «РосПил». Из-за этого многие пользователи ЖЖ предположили, что виной всему действия спецслужб. Хотя при этом говорят и об обычных виртуальных хулиганах, и о происках конкурентов.

Второй приступ был осуществлен 4 апреля, когда пострадали дневники наиболее популярных блогеров. Теперь очередь дошла и до странички Дмитрия Медведева.

Владельцы LiveJournal героически сопротивляются нападениями своими силами и пока не обращаются в правоохранительные органы. Такая тактика защиты ресурса тоже вызывает немало подозрений и слухов. Представители фракции КПРФ в Госдуме даже пообещали обратиться к руководству страны с требованием обеспечить беспрепятственную работу Интернета и защитить такие порталы, как ЖЖ, от хакеров.

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