Роскомнадзор получил доступ к данным об использовании услуг сотовой связи

Роскомнадзор получил доступ к данным об использовании услуг сотовой связи

Роскомнадзор получил доступ к данным об использовании услуг сотовой связи

С 1 октября вступили в силу поправки к закону «О связи», согласно которым операторы сотовой связи обязаны передавать Роскомнадзору сведения об абонентах и пользователях услуг, предоставляемых корпоративным клиентам. В комментарии для РБК регулятор пояснил, что доступ к таким данным ему необходим для ликвидации рынка серых СИМ-карт.

По действующему законодательству, операторы связи должны самостоятельно проверять достоверность сведений, предоставляемых абонентом при заключении договора. Поскольку эти требования не выполняются, в закон «О связи» были внесены поправки (№ 319-ФЗ от 2 июля 2021), наделяющие РКН полномочиями контролировать соблюдение операторами обязанности по проверке данных клиентов, а также осуществлять сбор информации с этой целью.

В тех случаях, когда СИМ-карта оформлена на юрлицо или ИП, трудно выяснить, кто на самом деле ею пользуется, и случаи злоупотребления нередки. Централизованный мониторинг ситуации требует доступа к данным абонентов и информации об использовании услуг сотовой связи. Ранее такие сведения могли получать по запросу только правоохранительные органы, теперь это право закрепили также за Роскомнадзором.

Чтобы облегчить регулятору задачу, в ст. 46 закона «О связи» (обязанности операторов) были внесены изменения. В частности, согласно новой редакции п. 13, операторы мобильной связи отныне должны предоставлять РКН следующие сведения: 

  • данные абонента либо пользователя услуг, предоставляемых юрлицам / ИП;
  • используемое клиентом оборудование;
  • местоположение задействованной базовой станции;
  • факты и виды соединений (голосовая связь, СМС, ММС);
  • объем переданных / полученных данных;
  • дата и время передачи данных.

Опрошенные РБК участники рынка недовольны нововведением и предполагают, что передача регулятору информации в столь большом объеме грозит нарушением тайны связи. Представитель Минцифры, со своей стороны, постарался развеять эти опасения, заявив, что доступа к содержанию сообщений и звонков у Роскомнадзора не будет.

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