Федеральное казначейство проверит хранение данных большой четверкой

Федеральное казначейство проверит хранение данных большой четверкой

Федеральное казначейство проверит хранение данных большой четверкой

Федеральное казначейство (ФК) проверяет компании «большой четверки» на предмет хранения информации о клиентах. Одной из первых проверенных компаний стала EY, которой в итоге пришлось вложить средства в изменение ИТ-инфраструктуры.

Отдельные эксперты, слова которых передает «Ъ», пояснили, что недавняя проверка едва не стоила российской EY ухода с рынка. В частности, претензии возникли по поводу нарушения закона «О персональных данных».

«Аудитору выдвинули серьезнейшие претензии в нарушении закона "О персональных данных". В казначействе указали компании на "неочевидность хранения данных" на российских серверах», —заявил знакомый с ситуацией источник.

Другие лица, присутствовавшие при проверке, утверждают, что она проходила по «жесткому сценарию». Также было отмечено, что компании в итоге удалось убедить проверяющих, что информация хранится на российских серверах.

«В итоге сейчас EY вкладывает значительные средства для донастройки отдельных элементов IT-системы, чтобы хранение данных на отечественных серверах было нагляднее для проверяющих»,— отметил один из собеседников «Ъ».

EY также была оштрафована за несвоевременное предоставление сведений в ФК. Теперь, как ожидают многие специалисты в этой области, похожие ситуации ждут другие компании-участницы «большой четверки».

Многие эксперты сошлись во мнении, что подобные проверки вызваны ответной реакцией на санкции, которые могут быть введены в отношении России уже к концу этого года.

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