В 2018 году Google удалила 2,3 млрд злонамеренной рекламы

В 2018 году Google удалила 2,3 млрд злонамеренной рекламы

В 2018 году Google удалила 2,3 млрд злонамеренной рекламы

На днях Google опубликовала интересную статистику относительно борьбы с вредоносными рекламными объявлениями. Оказалось, что в 2018 году интернет-гиганту удалось заблокировать 2,3 миллиарда злонамеренной и фишинговой рекламы.

Среди этих 2,3 миллиардов рекламных объявлений злоумышленников 58,8 миллионов оказались фишинговыми. Все они нарушали политику Google, введенную в 2018 году.

Напомним, что корпорация в прошлом году ввела 31 новое правило, касающееся размещения рекламы на платформе. Эти правила были сформулированы с целью защитить пользователей от мошенничества и другой киберпреступной деятельности.

«В общей сложности мы ввели 31 новое правило в 2018 году, чтобы защитить пользователей от онлайн-мошенничества — фейковых техподдержек, недобросовестных продавцов билетов и цифровой валюты», — пишет Google в своем пресс-релизе.

«В прошлом году мы удалили 2,3 миллиарда рекламы за нарушение наших новых правил. Среди них около 270 000 были объявлениями по продаже билетов, 531 000 принадлежали недобросовестным залоговым объявлениям, а 58,8 миллионов объявлений и вовсе были фишинговыми».

В следующем месяце Google планирует запустить новую функцию в Google Ads, которая поможет рекламодателям избежать основных ошибок, которые противоречат политике корпорации.

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