Путин поручил создать систему обнаружения кибератак на информресурсы

Путин поручил создать систему обнаружения кибератак на информресурсы

Президент Владимир Путин подписал указ, вступающий в силу в день подписания, о создании государственной системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак на информационные ресурсы, системы и ИКТ-сети, находящиеся на территории страны, а также в дипломатических представительствах и консульских учреждениях России за рубежом.

Как следует из опубликованного документа, основными задачами анти-хакерской системы должно стать прогнозирование ситуаций в области обеспечения ИБ, обеспечение взаимодействия владельцев информационных ресурсов с операторами связи и другими организациями, осуществляющими деятельность в области защиты информации, при решении задач, связанных с обнаружением и ликвидацией компьютерных атак. Система должна осуществлять контроль степени защищенности критической информационной инфраструктуры от компьютерных атак и устанавливать причины подобных инцидентов, пишет cnews.ru.

Организовать работы по созданию системы, разработать методические рекомендации по организации защиты и определить порядок обмена информацией между федеральными органами власти России и международными организациями Владимир Путин поручил ФСБ.

Источник в ФСБ рассказал CNews, что сейчас готовится ряд нормативных документов, которые должны конкретизировать задачу по созданию новой системы. По его ожиданиям, основная часть работ, связанных с ней, ляжет на Центр информационной безопасности и Центр защиты информации ФСБ.

В настоящее время, по словам источника, антихакерская работа построена следующим образом: "Центр информационной безопасности идентифицирует атаку и сообщает о ней в Центр защиты информации, который, в свою очередь, занимается ее детальным изучением и расследованием".

Интересно, что указ президент подписал на следующий день после того, как в суд были переданы материалы уголовного дела в отношении 30-летнего жителя Красноярска, обвиняемого в атаке на сайт президента. 6 и 7 мая 2012 г. Из-за атаки портал kremlin.ru был недоступен в течение часа.

В связи с этим дело было возбуждено по статье «Создание, использование и распространение вредоносных компьютерных программ», предполагающей наказание до четырех лет лишения свободы.

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