Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для беспилотных машин

Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для беспилотных машин

Кибербезопасность должна быть главным приоритетом для беспилотных машин

Беспилотные автомобили нуждаются в регламенте, но коммерческие приоритеты могут встать выше конфиденциальности потребителей. Судя по всему, нас скоро ждет появление на дорогах беспилотных автомобилей. В этом месяце Nutonomy объявила о партнерстве с Lyft для исследований и разработок по тестированию беспилотных автомобилей на улицах Бостона. Также Lyft пообещала к 2025 году предоставить «не менее 1 миллиарда поездок в год с использованием электрических самоуправляющихся транспортных средств». А японская компания ZMP заявила о намерении запустить беспилотное такси на улицах Токио во время Олимпийских игр 2020 года. Все это наталкивает на мысль о том, что беспилотники надо как-то регулировать.

Сенат США во вторник отметился выпуском правил, направленных на регулирование беспилотных автомобилей. Также планируется выпустить законодательство, но точных дат пока нет. 

Правила сосредоточены на безопасности, содействии инновациям, технологически нейтральном законодательстве, разъяснении федеральных и государственных обязанностей, просвещении общественности и, конечно же, кибербезопасности. В документе отмечается, что кибербезопасность должна учитываться с самого начала, а все потенциальные уязвимости должны быть под контролем до того, как они начнут доставлять проблемы. 

Исследователи за последние несколько лет показали, что бортовые компьютеры неавтономных транспортных средств уязвимы для взлома. От исследований Vlasek/Miller в 2010 году, до взлома Tesla в конце прошлого года. 

Но конфиденциальность пользователей также очень важна. В марте этого года члены комитета Эдвард Марки и Ричард Блюменталь повторно представили свой собственный закон SPY Car, который требует, чтобы приборная панель информировала пользователей «о том, в какой степени автомобиль защищает неприкосновенность частной жизни владельцев автотранспортных средств, арендаторов, водителей и пассажиров». 

Фактически, в этом вопросе есть столкновение двух интересов - комитет по торговле, науке и транспорту стремится расставить приоритеты коммерческой ценности беспилотных автомобилей, а его оппоненты пытаются защитить конфиденциальность пользователей беспилотников. Реальность современного бизнеса заключается в том, что вы не можете удовлетворить обе стороны одновременно. 

«Необходимы дополнительные стандарты для обеспечения того, чтобы эти новые подходы в тестировании, валидации, сборе данных, совместном использовании данных, конфиденциальности, кибербезопасности и других областях были разработаны для обеспечения безопасности, не препятствуя или не останавливая развитие технологий» - говорит ACM, ассоциация вычислительной техники. 

Большинство профессионалов в области безопасности считают, что добровольные стандарты конфиденциальности просто не работают - их нужно подкреплять строгим законодательством с сильными санкциями. Заявление ACM приветствуется, но просто продолжает концепцию саморегулирования.

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