Крымский государственный мессенджер Диалог М взломали за три минуты

Крымский государственный мессенджер Диалог М взломали за три минуты

Крымский государственный мессенджер Диалог М взломали за три минуты

Учетную запись мессенджера «Диалог М», разрабатываемого государственной компанией «Крымтехнологии», удалось взломать  всего за три минуты после его запуска. Оказалось, что мессенджер содержит уязвимость.

О наличии уязвимости сообщил Артем Леготин, который проверил браузерную версию клиента. Эксперт выяснил, что в системе авторизации присутствует серьезная брешь, благодаря которой можно взломать аккаунт пользователя «Диалог М».

Специалист предоставил подробное описание этой дыры в безопасности, согласно которому на взлом того или иного аккаунта требуется около 3-4 минут. После этого исследователь с разрешения редактора портала TJ взломал его учетную запись.

Мессенджер «Диалог М» позиционируется в качестве замены заблокированному недавно Telegram. Напомним, что Таганский районный суд Москвы постановил немедленно блокировать мессенджер Telegram на территории России. В течение месяца представители мессенджера могут обжаловать это решение в Мосгорсуде.

Со стороны ФСБ в ходе процесса настаивали на том, что Telegram обязан передать ключи дешифровки, так как мессенджер имеет статус организатора распространения информации (ОРИ). Судя по всему, представителей спецслужбы не убедили ранее сделанные заявления о невозможности передачи таких ключей.

Ни Роскомнадзор, ни ФСБ не дали никаких комментариев относительно вынесенного решения. Однако, как сообщил руководитель отдела информации «Агоры» Дмитрий Колбасин, решение суда будет обжаловано.

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