Инженер Google призвал сообщество отказаться от чёрных и белых хакеров

Инженер Google призвал сообщество отказаться от чёрных и белых хакеров

Инженер Google призвал сообщество отказаться от чёрных и белых хакеров

Сообщество специалистов в области кибербезопасности негативно отреагировало на предложение отказаться от использования терминов «black hat» и «white hat» (в нашем языке подобных проблем нет, поскольку «хороших хакеров» принято назвать этичными, а «плохих» — киберпреступниками). Причина, скорее всего, всем очевидна — расовые предрассудки.

Весёлым инициатором выступил Дэвид Кляйдермахер, вице-президент отдела инженеров Google, отвечающий за безопасность мобильной операционной системы Android и магазина приложений Google Play Store.

В частности, Кляйдермахер отказался принимать участие в запланированной на август конференции Black Hat USA 2020. Параллельно специалист призвал сообщество безопасников не употреблять термины «чёрные» и «белые» хакеры, более того — ему даже не нравится «Человек посередине» (man-in-the-middle).

Несмотря на то, что Кляйдермахер изначально лишь предложил пересмотреть основные термины, отдельные участники Black Hat расценили это как прямой призыв изменить имя конференции. Стоит учитывать, что Black Hat на сегодняшний день является крупнейшим мероприятием, посвящённым кибербезопасности.

Само собой, часть экспертов, видимо, сопереживающих темнокожим гражданам США (и готовых преклонить перед ними колени), поддержала Кляйдермахера, однако большинство здравомыслящих специалистов назвали инициативу показушничеством.

Исследователи напомнили, что используемые сообществом термины не имеют никакого отношения к расизму или цвету кожи. Их истоки — фильмы про Дикий Запад, в которых традиционно плохие парни носят чёрные шляпы, а герои — белые.

На данный момент менять проблемные словосочетания никто не намерен.

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