Coinbase подала патент на новую технологию защиты криптокошельков

Coinbase подала патент на новую технологию защиты криптокошельков

Coinbase подала патент на новую технологию защиты криптокошельков

Coinbase подала новый патент, в котором описывается технология, способная повысить безопасность криптовалютных кошельков, а также предназначенная для обеспечения безопасности прямой передачи цифровой валюты торговцам.

Соответствующий патент (номер 10 050 779) был зарегистрирован Ведомством по патентам и товарным знакам США.

«Пользователям угрожают проблемы безопасности — секретные ключи их биткойн-адресов могут быть украдены из кошельков», — гласит документ.

«Существующие системы не предоставляют никаких решений для обеспечения безопасности приватных ключей в то время, как пользователи производят оплату с помощью своих кошельков».

Также в патенте описывается некое приложение для «key ceremony» (процедура, при которой генерируется уникальная пара открытых и закрытых ключей), которое создает зашифрованные ключи вместе с мастер-ключом.

Мастер-ключ используется для шифрования приватного ключа в процессе проверки.

Помимо этого в патенте сказано:

«Транзакции явно не идентифицируют плательщика и получателя по имени или кошельку. Вместо этого Bitcoin-транзакция передает право собственности на новый адрес, который значится как “Bitcoin address”».

«Адрес биткойна выводится из общедоступной части одной или нескольких пар криптографических ключей. Приватная часть пары ключей не раскрывается общественности. Чтобы отправить биткоины на определенный адрес, пользователь передает сообщение о платеже, которое подписано цифровой подписью с помощью связанного с ним приватного ключа».

Интересным аспектом патента является введение «логики замораживания». Она будет направлена на предотвращение потенциального разглашения секретных ключей в процессе проверки. Это будет достигаться за счет блокировки подозрительных транзакций администраторами.

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