THR: хакеры взломали аккаунты телесети HBO в Twitter

THR: хакеры взломали аккаунты телесети HBO в Twitter

THR: хакеры взломали аккаунты телесети HBO в Twitter

Несколько учетных записей в Twitter, принадлежащих американской телесети HBO, подверглись взлому. Об этом сообщил в среду журнал The Hollywood Reporter (THR). Кто это сделал - взломщики или владельцы аккаунта, журнал не уточняет.

По его данным, на основной странице телесети появилось объявление следующего содержания: "Привет, это OurMine (так, очевидно, называют себя взломщики - прим. ТАСС), мы просто тестируем безопасность [ваших систем]. Команда HBO, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы усилить вашу безопасность". THR утверждает, что хакеры получили доступ почти к десятку учетных записей, пишет tass.ru.

Спустя некоторое время сообщение было удалено со страницы телесети. 

Ранее сообщалось, что неизвестным хакерам удалось похитить из компьютерных систем HBO около 1,5 Тбайт информации, среди которой - сюжет новых эпизодов "Игры престолов" и нескольких других популярных сериалов. Содержание некоторых серий попало в интернет.

В телесети подтвердили факт взлома, заявив, что хакеры получили доступ к "коммерческой информации", но не уточнили, к какой именно. По данным журнала Variety, HBO предлагала взломщикам $250 тыс. за неразглашение похищенных материалов.

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