Учебные заведения не шифруют мобильные устройства

Учебные заведения не шифруют мобильные устройства

За прошедшие два года около половины учебных заведений Великобритании пострадали от краж незащищенных мобильных устройств. Компания LapSafe провела исследование среди 100 учебных заведений Великобритании. Итоги оказались неутешительными: представители 45% образовательных организаций подтвердили факт краж мобильных устройств, содержащих конфиденциальную информацию. При этом, 83% участников исследования отметили, что в их организациях действуют политики безопасности, но только 47% респондентов используют шифрование для электронных носителей.



Аналитики LapSafe выяснили, что в период с 2009 по 2011 года в организациях чаще всего пропадали ноутбуки, нетбуки, планшеты и MP3-плееры. Как уже отмечалось ранее, большинство устройств зашифровано не было. Исследователи были озадачены этим фактом, так как максимально возможный штраф ICO за потерю конфиденциальной информации достигает 500 тыс. фунтов стерлингов. Данная сумма несравнима с затратами на внедрение криптографической защиты, сообщает infowatch.

Интересный эксперимент провели в одном из учебных заведений: 60 студентов должны были «украсть» 30 ноутбуков, на которых хранились ценные сведения. Эксперимент закончился полным фиаско отдела безопасности: под разными предлогами «воры» смогли утащить все 30 лаптопов. Согласно статистике InfoWatch, количество случаев кражи или потери мобильных устройств с конфиденциальной информацией за последние 2 года напротив несколько уменьшилось: с 13% в 2009 до 10% в 2011 от общего числа инцидентов.

Комментирует главный аналитик InfoWatch Николай Федотов: "На самом деле, показатель в 47% весьма неплох. Тем более, для учебного сектора. В некоторых странах 47% шифрованных носителей - это недосягаемая планка даже для государственных учреждений.

Быстро поднять процент шифрованных носителей можно лишь принудительными мерами. Например, запретить организациям закупать ноутбуки без аппаратного или предустановленного шифрования дисков. Или установить дополнительный налог для компьютеров без встроенного шифрования. Мера получится явно действенная. Только трудно будет её согласовать с правоохранительными органами."

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