Из App Store удален VPN-клиент Facebook за сбор данных пользователей

Из App Store удален VPN-клиент Facebook за сбор данных пользователей

Из App Store удален VPN-клиент Facebook за сбор данных пользователей

Onavo Protect, бесплатный VPN-клиент от Facebook, был удален из официального магазина приложений App Store. В Apple посчитали, что приложение нарушает политику магазина, собирая данные пользователей.

В частности, социальная сеть, используя этот сервис, собирала информацию о наиболее популярных приложениях среди пользователей.

Facebook никогда не скрывала факт сбора таких сведений, ссылаясь на то, что хочет лишь улучшить использование собственных продуктов.

Недавно Apple обновила политику своего официального магазина приложений. Согласно этой политике, размещенным приложениям запрещается отслеживать информацию о том, какие еще программы установлены на устройстве пользователя.

Также новые правила гласят, что разработчики должны непременно разъяснить, какие именно данные они собирают, и что более важно — как они потом их используют. Таким образом, Apple приняла решение удалить приложение Onavo, которое не отвечает вышеозначенным требованиям.

Напомним, что вчера утром на сбой в работе App Store пожаловались пользователи нескольких стран. Все началось между 6 и 7 часами утра по Москве. Граждане Германии, Иордании, США и Японии сообщали о невозможности воспользоваться сервисом.

А в мае Apple приняла решение удалить из официального магазина App Store приложения, грешащие передачей третьим лицам информации о геолокации пользователей, происходящей без согласия оных.

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