Moroccan Ghosts обезобразили сайт Сионистской Федерации Новой Зеландии

Moroccan Ghosts обезобразили сайт Сионистской Федерации Новой Зеландии

 Активисты хакерской группировки Moroccan Ghosts взломали и обезобразили сайт Сионистской Федерации Новой Зеландии (Zionist Federation of New Zealand) - организации, которая стремится объединить и облегчить жизнь, и деятельность членов еврейской диаспоры Новой Зеландии.

На обезображенном сайте Сионистской Федерации Новой Зеландии (zfnz.org.nz) хакеры разместили несколько лозунгов: «For Free Palestine. For the Martyr Arafat Jaradat. For all Palestinian prisoners,» («За свободную Палестину. За мученика Арафата Джарадата (Arafat Jaradat). За всех палестинских заключенных»).

 

Хакеры заявили HackRead, что таким образом они выразили свой протест против терроризма сионистов, убийства Арафата Джейрадата (Arafat Jaradat) – палестинца, который умер в израильской тюрьме, и угрозы «Холокоста» в отношении палестинцев.

 Активисты Moroccan Ghosts также обвинили действующие правительства Великобритании, Франции и США в поддержке действий Израиля, направленных, по мнению хакеров, на уничтожение палестинского народа. 

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