ФСТЭК потребует от разработчиков антивирусов открыть исходный код

ФСТЭК потребует от разработчиков антивирусов открыть исходный код

ФСТЭК потребует от разработчиков антивирусов открыть исходный код

Стало известно о новых требованиях ФСТЭК, которые, как полагают многие специалисты, способны привести к сокращению числа иностранных поставщиков в российском государственном секторе. Эти требования обязывают разработчиков софта обеспечить кибербезопасность.

Таким образом, производители должны до конца года протестировать свое программное обеспечение на наличие уязвимостей и недекларированных возможностей. Участники рынка полагают, что такой подход приведет к значительным затратам на прохождение сертификации.

В частности, ФСТЭК предъявляет новые требования к средствам защиты информации (СЗИ), среди которых антивирусы, межсетевые экраны, программы для борьбы со спамом и защиты трафика, системы защиты от утечек информации и специальные защищенные операционные системы.

Начиная с 1 июня 2019 года, когда требования вступят в силу, разработчики СЗИ обязаны будут убедиться, что их продукты соответствуют новым правилам. Оценка продуктов будет проводиться при участии испытательных лабораторий ФСТЭК.

До 1 января 2020 года разработчики должны будут выявить уязвимости и недекларированные возможности. В противном случае действие их сертификатов может быть приостановлено.

«Услуги по сертификации ФСТЭК не бесплатны, а сам процесс довольно длительный. В результате уже установленные в компаниях или госорганах СЗИ в какой-то момент могут оказаться без действующих сертификатов»,— цитирует «Ъ» представителя компании-разработчика.

Помимо этого, эксперты отмечают и другой важный нюанс — одним из ключевых требований проверки недекларируемых возможностей является передача исходного кода решений с описанием каждой функции и механизма работы.

Специалисты отмечают, что крупные компании на такое никогда не пойдут.

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