Apple открыла программу по поиску багов для всех исследователей

Apple открыла программу по поиску багов для всех исследователей

Apple открыла программу по поиску багов для всех исследователей

Apple официально открыла свою программу по поиску багов для всех исследователей в области кибербезопасности. Напомним, что об этих планах купертиновцы говорили ещё в августе на конференции Black Hat.

С сегодняшнего дня Apple расширяет действие программы — теперь специалисты смогут сообщать корпорации об уязвимостях в iPadOS, macOS, tvOS, watchOS и iCloud. Ранее разработчики принимали только отчёты о багах в iOS.

Помимо этого, Apple увеличила сумму максимального вознаграждения с $200 000 до $1 500 000 (будет варьироваться в зависимости от сложности и опасности цепочки эксплойтов).

Официальный запуск новой формы программы Apple сопроводила публикацией соответствующих правил. На это странице исследователи смогут узнать всю интересующую их информацию.

Чтобы получить крупное вознаграждение, специалисты должны соблюсти следующие условия:

  • Подробно описать обнаруженную уязвимость.
  • Указать шаги, необходимые для введения системы в уязвимое состояние.
  • Разработать надёжный эксплойт для выявленной бреши.
  • Предоставить достаточно количество информации, чтобы Apple смогла воспроизвести процесс эксплуатации бага.

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