Microsoft полагает, что АНБ взломала ее сети

Microsoft усиливает шифрование трафика

Сообщения Эдварда Сноудена о слежке АНБ заставило Google, Yahoo и Facebook активизировать переход на более сложное шифрование. Инициативу также поддержала Microsoft. Washington Post сообщила, что корпорация пересмотрит шифрование интернет трафика По словам инсайдеров, Microsoft идет на эту реформу так как считает, что АНБ взломала ее коммуникационные системы.

К такому выводу представители Microsoft скорее всего пришли после изучения документов, обнародованных в октябре 2013 года. Washington Post опубликовала записи, в которых говорилось, что АНБ тайно получила доступ к данным от нескольких технологических гигантов, путем перехвата шифрованного трафика (MUSCULAR).

Многие компании всерьез взялись за усиление систем шифрования. Google еще в мае объявила о решении перейти на 2048-битное шифрование к концу 2013 года. На прошлой неделе система начала внедряться в многочисленные сервисы Google. Подобное шифрование можно будет взломать не раньше, чем через 10 лет, из-за текущих технических ограничений.

Yahoo и Facebook также пообещали перейти на 2048-битные ключи шифрования в ближайшем будущем. Microsoft на прошлой неделе сказала, что она введет систему шифрования сообщений в Office 365 к началу 2014. Новый сервис будет автоматически шифровать все пользовательские электронные сообщения. Судя по документам, описывающим программу MUSCULAR, АНБ следила за Microsoft Hotmail, Windows Live Messenger, Microsoft Passport.

Washington Post пишет, что директора Microsoft встретятся на этой неделе и обсудят методы шифрования, которые компания будет внедрять в будущем. Официально эту информацию не подтверждали.

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