Минкомсвязи предлагает c 2021 года перевести КИИ на отечественный софт

Минкомсвязи предлагает c 2021 года перевести КИИ на отечественный софт

Минкомсвязи предлагает c 2021 года перевести КИИ на отечественный софт

Согласно очередной инициативе Минкомсвязи, владельцы входящих в критическую информационную инфраструктуру (КИИ) объектов с 2021 года обязаны будут использовать преимущественно российский софт. Более того, с 2022 года представители министерства предлагают таким владельцам перейти на российское оборудование.

На сегодняшний день, как передаёт РКБ, ознакомившийся с соответствующим документом, проект указа отправили на согласование в Минпромторг, ФСБ и ФСТЭК.

В результате всё, что связано с порядком перехода на отечественное аппаратное и программное обеспечение до 1 сентября должно утвердить правительство. Из инициативы Минкомсвязи понятно, что владельцы КИИ смогут использовать лишь перечисленный в российских реестрах софт.

То же самое касается оборудования — его упоминание должно находиться в реестре российской радиоэлектронной продукции (советуем ознакомиться с нашей статьёй «Реестр российской радиоэлектронной продукции: за и против»).

Однако первым делом владельцы относящихся к КИИ объектов должны провести аудит используемого софта и согласовать наличие иностранных продуктов с соответствующими ведомствами.

Оставить зарубежные разработки можно будет только в том случае, если в России нет их аналогов (или аналоги не позволяют выполнить установленные законом задачи). Но и в этом случае есть один немаловажный нюанс: оказывать техподдержку и осуществлять модернизацию такого софта должны российские организации, не связанные с иностранными компаниями или физлицами.

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