Российских школьников сегодня научат избегать угроз в Сети

Российских школьников сегодня научат избегать угроз в Сети

Российских школьников сегодня научат избегать угроз в Сети

Единый урок безопасности в Сети пройдет сегодня в каждой российской школе. Цель данного мероприятия — повысить уровень осведомленности школьников о кибербезопасности и грамотности при работе в интернете.

Авторы инициативы также хотят привлечь внимание педагогов и родителей к тем угрозам и подводным камням, которые могут подстерегать современного российского школьника в Сети. Сегодняшний урок станет уже пятым подобным мероприятием, организованным спикером Совета Федерации Валентиной Матвиенко.

В итоге детям расскажут, как правильно защитить свои персональные данные, как грамотно совершать покупки в интернете, а также как отличить фейковую информацию от настоящей — это особенно актуально в современных реалиях, когда пропаганда часто держится на дезинформации.

Поддержку такому уроку окажут: Минобрнауки, Минкомсвязи, Институт развития Интернета, федеральные и региональные органы власти, а также представители общественных организаций и интернет-индустрии.

«Дети с каждым годом ведут всё более самостоятельную жизнь в сети без контроля родителей: они играют в многопользовательские игры, общаются в социальных сетях и мессенджерах, смотрят фильмы и так далее. Соответственно повышается опасность различных рисков, к которым мы должны подготовить наших детей», — передает «Парламентская газета» слова главы Временной комиссии Совета Федерации по развитию информационного общества Людмилы Боковой.

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