Российские хакеры взломали сеть Демократической партии

Российские хакеры взломали сеть Демократической партии

Российские хакеры взломали сеть Демократической партии

Полный доступ к электронной переписке и базе данных Национального комитета Демократической партии США получили хакеры — предположительно из России, пишет The Washington Post. Помимо переписки хакерам удалось завладеть досье демократов на их политического соперника – кандидата в президенты США Дональда Трампа.

Сервера Трампа и еще одного кандидата на президентский пост Хиллари Клинтон также подверглись атаке, однако в этом случае данные по утечке не конкретизируются.

Демократы расценили хакерскую атаку как интерес к американской политической системе и попытку понять "сильные и слабые стороны будущего президента", сообщает РИА Новости.

Хакеры, предположительно, были из России. В фирме компьютерной безопасности, к которой обратились политики за помощью, группы хакеров проходят под названиями "Милый медведь" и "Изысканный медведь", причем первая имела доступ к системам демократов по меньшей мере год, вторая – два месяца, и занималась скачиванием досье на Трампа.

Причастность к этому взлому российского правительства или каких-либо правительственных органов категорически опроверг пресс-секретарь президента России Дмитрий Песков.

"Я совершенно исключаю возможность того, что (российское) правительство или правительственные органы были замешаны в этом", — заявил агентству Песков. 

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