Взломавший Twitter-аккаунт Трампа хакер избежит ответственности

Взломавший Twitter-аккаунт Трампа хакер избежит ответственности

Взломавший Twitter-аккаунт Трампа хакер избежит ответственности

Голландский хакер, утверждавший, что ему удалось взломать Twitter-аккаунт Дональда Трампа, судя по всему, сможет избежать ответственности. Всё дело в том, что исследователь пытался связаться с американскими властями и сообщить им о проблеме безопасности — пароле господина Трампа.

Результаты расследования правоохранительных органов приводит голландский прокурор. В этом случае, как объяснили в полиции, эксперт может избежать уголовного преследования, поскольку его действия не носили злонамеренного характера.

В ходе расследования правоохранители выяснили, что Виктор Геверс (тот самый знаменитый хакер) пытался сообщить властям США о своих действиях, а также уведомить их об очевидной уязвимости аккаунта президента (на тот момент) страны.

Как отметил прокурор, Геверсу можно приписать роль этичного хакера, что позволит избежать ответственности. При этом также подчёркивается, что Белый дом и Twitter отрицают факт взлома.

Пока обвинители не могут точно сказать, будут ли американские правоохранители проводить собственное расследование. Возможно, со стороны США появятся дополнительные улики.

Напомним, что проникнуть в Twitter-аккаунт Дональда Трампа специалисту удалось с пятой попытки. Геверс даже назвал пароль, которым пользовался глава страны — «maga2020!».

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