Новый законопроект США решит проблему с Лабораторией Касперского и ZTE

Новый законопроект США решит проблему с Лабораторией Касперского и ZTE

Новый законопроект США решит проблему с Лабораторией Касперского и ZTE

Два американских сенатора на этой неделе предложили законопроект, который призван решить проблему с программным обеспечением и ИТ-услугами, поставляемыми правительству США, а также спецслужбам страны.

Документ получил название «Federal Acquisition Supply Chain Security Act» (Федеральный закон о безопасности цепочки поставок) или сокращенно — FASCSA. В законопроекте рассматривается такое понятие, как «атаки на цепочки поставок», этот термин используется для описания киберинцидентов, в ходе которых злоумышленник компрометирует программное обеспечение с целью получения видимости проводимых операций.

FASCSA предполагает создание специального совета Federal Acquisition Security Council, в задачи которого будет входить анализ программного обеспечения и услуг. Анализ будет проводиться совместно с разведывательными агентствами США, что в итоге позволит разработать рекомендации относительно использования потенциально опасного ПО правительством США.

Этот законопроект является прямым следствием недавних скандалов властей США с зарубежными крупными компаниями: «Лаборатория Касперского» и ZTE. То есть, грубо говоря, США планирует определить текущие киберугрозы, кроющиеся в цепочках поставок, чтобы избедать подписания новых контрактов.

«Нам нужна система, которая бы позволила решать такие проблемы до того, как они станут проблемой масштабов всей страны», — заявил сенатор Джеймс Лэнкфорд.

Напомним, что Сенат США пошел против Дональда Трампа, проголосовав за аннулирование сделки администрации президента с китайской телекоммуникационной компанией ZTE, а также за наложение запрета на продажу чипов компании.

А «Лаборатория Касперского» приняла решение заморозить сотрудничество с европейскими правоохранительными органами, куда входит и Европол.

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