Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple усиливает борьбу с межсайтовым отслеживанием в iOS 12.2 и Safari

Apple продолжает бороться с межсайтовым отслеживанием пользователей. В бета-версиях iOS 12.2 и Safari 12.1 для macOS High Sierra и Mojave корпорация представила обновленную функцию WebKit Intelligent Tracking Prevention (ITP). Этот шаг значительно затруднит работу различных трекеров, которые отслеживают перемещение пользователей по веб-ресурсам.

Напомним, что Intelligent Tracking Prevention была добавлена в WebKit летом 2017 года. Задача ITP заключается в динамическом управлении файлами cookies, что позволяет предотвратить межсайтовое отслеживание и установку сторонних cookies.

После внедрения этой функции оказалось, что многие популярные сайты используют более 70 трекеров, которые тайно собирают информацию о пользователях.

Обновленная версия ITP будет блокировать сторонние cookies. Более того, уже установленные cookies будут заблокированы через 30 дней, если пользователь больше не посещал сайт и никак с ним не взаимодействовал.

А постоянные файлы cookies, созданные через document.cookie, будут автоматически блокировать через 7 дней.

С выходом ITP 2.1 Apple также избавится от функции Do Not Track (DNT), бесполезность которой уже давно была доказана экспертами и временем.

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