Произошла утечка личных данных 4 тыс. сотрудников госведомства США

Произошла утечка личных данных 4 тыс. сотрудников госведомства США

Комиссия по ценным бумагам и биржам США сообщила о потенциальной крупной утечке личных данных своих сотрудников. Около 4 тыс. сотрудников ведомства в разных областях США уведомили о том, что их номера социального страхования и другие финансовые данные по ошибке оказались в незашифрованной email-рассылке.



4 мая электронное письмо было отправлено подрядчиком на адрес Национального бизнес-центра, сервисного центра Министерства внутренних дел США, который отвечает за выплату заработных плат, финансовую отчетность и кадровые решения десятков государственных ведомств.

 Подрядчик забыл зашифровать данную рассылку, а специальная программа, которая должна была предупреждать о подобных ошибках, дала сбой и пропустила письмо, сообщает LATimes. «Это была двойная неудача. Сначала подрядчик забыл зашифровать письмо, а потом программа дала сбой», - отметил менеджер по связям с общественностью Министерства внутренних дел США, сообщает CNews

Сразу после обнаружения потенциальной утечки было начато расследование. Пострадавшим сотрудникам Комиссии по ценным бумагам и биржам предложили 60 дней бесплатного мониторинга счетов.

Представители Министерства внутренних дел также отметили, что у них нет никаких доказательств того, что данная информация могла попасть к сторонним лицам. «Личная информация, по сути, была открыта только 60 секунд в течение периода времени, начиная от момента отправки письма и заканчивая моментом его получения. Таким образом, в данном случае было всего лишь 60-секундное окно уязвимости, но даже 60 секунд – это слишком много», - заявили в Комиссии по ценным бумагам и биржам.

«По преувеличенной реакции министерства можно понять: сотрудникам госведомства действительно стоит опасаться. Вероятность утечки, судя по обнародованным фактам, крайне мала, поэтому очевидно, у министерства есть более серьезный повод для беспокойства, о котором не договаривают, — считает директор по маркетингу компании SecurIT Александр Ковалев. — Шифрование электронной почты уже давно является привычной частью политик безопасности как международных, так и российских компаний. В последнее время шифрование почты все чаще интегрируют с DLP-решениям для защиты от утечек — это хорошая практика, которая повышает общую эффективность системы защиты информации»

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