Gmail в Иране разблокировали

Иран разблокировал Gmail после официальных жалоб

Власти Ирана вновь открыли доступ к сервису электронной почты Google спустя неделю после блокировки услуги. На сегодняшний момент Иран сохраняет один из самых жестких интернет-фильтров, блокируя доступ к десяткам тысячей веб-сайтов, считая их аморальными и преступными. Население страны уже привыкло к подобной практике, однако блокировка Gmail вызвала невероятную критику, включая выступления в парламенте.


«Комитет по интернет-фильтрации обратился к Министерству телекоммуникаций, желая обсудить вопросы снятия запрета с работы сервиса Gmail», – говорит член комитета Мохаммед Реза Агхамири в интервью информационному агентству Mehr.

Иранцы, с которым западным журналистом удалось установить контакт, утверждают, что они могли получить доступ к Gmail в конце прошедшего уикенда. Представитель государства объявил 23 сентября, что Gmail будет заблокирован на территории Итара до последующих сообщений, не предоставления никаких дополнительных деталей.

Иранские новостные агентства уверяют, что запрет был связан с антиисламской кинокартиной, которую выложили на YouTube. Этот фильм вызвал невероятное возмущение во всем мусульманском мире.

Иран уже давно заблокировал доступ к YouTube на территории страны, однако пользователи нашли способ обойти эту блокировку, за счет использования виртуальных частных сетей (VPN). Благодаря специальному программному обеспечению, компьютер человека может опознаваться, как принадлежащий в другой стране.

Агхамири уверяет, что блокировка Gmail стала лишь побочным эффектом блокировки YouTube. Правительство не хочет, чтобы граждане имели доступ к YouTube. Поэтому Министерство телекоммуникаций пыталась найти способ решить эту проблему, блокируя YouTube в HTTPS-протоколе, не касаясь при этом Gmail.

Блокировка Gmail вызвала официальные жалобы. Один законодатель даже пригрозил вызвать министра телекоммуникаций в парламент на допрос, если запрет не снимут.


Многие интернет-блокировки в Иране не позволяют также использовать сайты вроде Facebook и YouTube, чтобы граждане не могли публиковать антиправительственные материалы, звучавшие во время переизбрания Мухаммеда Ахмадинежада в 2009 году. разумеется, любые сайты, выражающие антиправительственные взгляды, блокируются в стране регулярно.

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