Citigroup оштрафован на $2 млн за утечку конфиденциальной информации

Citigroup оштрафован на $2 млн за утечку конфиденциальной информации

Главный регулятор по ценным бумагам в штате Массачусетс оштрафовал Citigroup на $2 млн, заявив, что аналитик банка допустил утечку конфиденциальной информации перед провальным IPO социальной сети Facebook. Об этом сообщает Associated Press.

Citi согласился на урегулирование ситуации, не прокомментировав предъявленное ему обвинение.

Citi входил в команду банков, которые выступали андеррайтерами первичного размещения акций Facebook. Когда банк помогает гарантировать такую сделку, он имеет такую информацию о компании, которая не доступна более широкой аудитории. Банкиры, получившие доступ к этим данным, не должны действовать на их основе и делиться ими с любыми клиентами, так как это несправедливое преимущество по отношению к остальным игрокам рынка, передает gazeta.ru.

Как пишет AP, младший аналитик Citigroup, назначенный для исследования Facebook, послал электронное письмо двум сотрудникам сайта TechCrunch.com, с полученной Citigroup информацией о Facebook. По некоторым данным, он предложил исследование банка для публикации в СМИ со ссылкой на анонимный источник.

Позже, в сентябре Citigroup уволил младшего аналитика и заявил, что он действовал в одиночку.

В дополнение к согласию выплатить штраф на $2 млн, Citi также приняла решение пересмотреть свою политику надзора за коммуникациями аналитиков.

В день IPO 18 мая торги акциями социальной сети Facebook пришлось перенести на 30 минут из-за технического сбоя на NASDAQ. Он привел к тому, что заявки инвесторов не могли быть обработаны в течение нескольких часов. В итоге большинство из них обрабатывались по некорректным ценам.

По оценкам участников рынка, из-за проблем на бирже заявки на 30 млн акций Facebook были исполнены с ошибками. В ходе торгов пострадали инвесторы и брокерские компании, которые выступали посредниками в покупке и продаже акций.

В связи с проблемами в ходе IPO Facebook пострадали и 17 200 финансовых консультантов, работающих с одним из организаторов размещения – банком Morgan Stanley.

Потери брокеров оцениваются примерно в $100 млн. Источники на рынке также сообщали, что брокерские подразделения Citigroup и UBS потеряли по $20 млн.

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