Госорганам России рассказали, как перейти на отечественную криптосвязь

Госорганам России рассказали, как перейти на отечественную криптосвязь

Госорганам России рассказали, как перейти на отечественную криптосвязь

Правительство Российской Федерации опубликовало рекомендации по переходу госсервисов на использование отечественных методов и средств шифрования. Представленные рекомендации носят временный характер и разработаны в соответствии с законом «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».

Текст проекта нового нормативного акта выложен для обсуждения на профильном федеральном портале.

Обнародованный документ призван оказать помощь органам власти в построении клиентской части так называемого Сервиса защищенного взаимодействия (СЗВ) — комплексной службы, обеспечивающей безопасную связь. Работы по созданию СЗВ предусматривают проектирование подсистемы с клиент-серверной архитектурой, реализующей протокол защиты транспортного уровня. По замыслу, эта подсистема должна обеспечивать единую точку доступа к ресурсам госорганов и муниципальных служб, одностороннюю аутентификацию, а также расшифровку трафика с последующей передачей на обработку в другие подсистемы СЗВ.

При создании клиентской части СЗВ разработчикам рекомендуется соблюдать следующие требования:

  • свести к минимуму число компонентов, реализовать их только программными средствами, разнообразить решения;
  • предусмотреть возможность функционирования на стационарных и мобильных устройствах, а также применение различных средств криптозащиты информации (СКЗИ) на стороне пользователя;
  • предусмотреть техподдержку для используемых программ и обеспечить соответствие условий их эксплуатации нормам, определенным для СКЗИ;
  • обеспечить русскоязычный обмен с пользователями;
  • с учетом перспектив развития СЗВ предусмотреть возможность поддержки протокола с двусторонней аутентификацией и независимость от архитектур подключаемых к СЗВ информационных систем.

Аутентификация и установка защищенного соединения клиентской части должны выполняться в защищенном режиме и без взаимодействия с пользователем. К тому же эти процедуры не должны мешать работе других программ на устройстве пользователя. Функции настроек и графического интерфейса рекомендуется реализовать с учетом особенностей ОС, под которой работает клиентская часть СЗВ.

При выборе программного обеспечения разработчикам также советуют отдавать предпочтение отечественным серийным продуктам с действующей техподдержкой. Кроме того, им следует ориентироваться на встроенные или совместно используемые СКЗИ на основе TLS 1.2 с криптоалгоритмами по ГОСТ Р 34.12-2015 или МР 26.2.001-2013. При этом СКЗИ должны иметь действующий сертификат ФСБ России о соответствии требованиям к средствам защиты информации по классу КС1 и выше.

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