FCC заставила Twitter усилить систему безопасности

FCC заставила Twitter усилить систему безопасности

...

Федеральная торговая комиссия указала на серьезные проблемы в системе безопасностиTwitter, которые позволяли хакерам получать доступ к личной информации клиентов социальной сети, а также давали взломщикам возможность с помощью SMS добавлять записи в чужие микроблоги.

В заявлении комиссии говорится, что с января по май 2009 года хакеры, имевшие доступ к административной панели инструментов сервиса, могли просматривать личные сообщения, персональную информацию пользователей, а также менять пароль учетной записи.

Федеральная комиссия утверждает, что в этом виновен именно Twitter, так как им не были приняты шаги для предотвращения стороннего доступа к панели управления собственной системой. Среди них можно назвать следующие:

- требование к сотрудникам использовать сложные пароли;

- требование не указывать пароли в электронных письмах;

- приостановка действия пароля после некоторого числа неудачных попыток ввода;

- периодическая смена всех административных паролей;

- обеспечение доступа к панели управления только для сотрудников, работа которых связана именно с администрированием сайта.

Согласно постановлению Федеральной комиссии компания Twitter будет обязана разработать "всеобъемлющую программу обеспечения безопасности пользовательских данных" и каждый год в течение десяти лет будет проходить независимую проверку на предмет соответствия их системы безопасности установленным стандартам.

Источник

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