В России возможно появится свой CAN-SPAM

В России возможно появится свой CAN-SPAM

...

13 мая в Госдуме будут обсуждать законопроект о внесении изменений в российское законодательство для более успешной борьбы со спам-рассылками. Принятие этих поправок должно привести российское антиспам-законодательство в соответствие с международными нормами, с их четким определением спама и уголовной ответственностью за его распространение.



В подготовке нового законопроекта приняли участие думские специалисты по информационным технологиям и эксперты Российской Ассоциации электронных коммуникаций (РАЭК). За основу авторы взяли ключевые требования законов о спаме Австралии, США и Канады, такие как четкое указание отправителя рассылки и его действующих координат, соответствие темы и содержания письма, соблюдение принципов OPT-IN и OPT-OUT, неприемлемость автоматизированного сбора адресов для осуществления массовых рассылок, передает securelist.com

Если законопроект будет принят, интернет-провайдеров обяжут собирать информацию о фактах злоупотреблений и оказывать активное противодействие спамерам. Административные штрафы за нарушения вышеназванных требований составят: для граждан ― 50-100 тыс. рублей, для должностных лиц 100-200 тысяч, для юрлиц от 200 тыс. до 1 миллиона. Во всех случаях предполагается также конфискация технических средств, используемых для спам-рассылок.

Массовую рассылку нежелательных сообщений (1 тыс. в сутки или 10 тыс. в неделю) предлагается карать штрафами до 1 млн. рублей, общественными работами в течение 120-180 часов или исправительными работами на срок до года. Такое же правонарушение, совершенное группой лиц по предварительному сговору или связанное с извлечением дохода в крупном размере (свыше 100 тыс. рублей), повлечет за собой штраф в размере до 2 млн. рублей, обязательные работы на срок 180-240 часов или исправительные работы от года до двух лет.

По замыслу авторов законопроекта о российском спаме, его действие должно распространяться как на самих спамеров, так и на заказчиков спам-рассылок. Полномочия по контролю над соблюдением нового законодательства предполагается возложить на федеральный орган исполнительной власти по надзору в области связи и правоохранительные органы РФ. Текст проекта федерального закона «О внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации в целях противодействия заказу, производству и распространению несанкционированных электронных сообщений (спама)» выложен в Сеть для публичного обсуждения.

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