Утверждены поправки к правилам оценки секретности и гостайны в России

Утверждены поправки к правилам оценки секретности и гостайны в России

Утверждены поправки к правилам оценки секретности и гостайны в России

Правительство РФ обновило «Правила отнесения сведений, составляющих государственную тайну, к различным степеням секретности», сильно сократив документ.

Соответствующее постановление (№ 1868 от 30.10.2021) вступит в силу с 1 января будущего года.

Правила засекречивания информации, действующие в России с 1995 года, разработаны в соответствии с законом «О государственной тайне». Эти нормативы по идее адресованы тем, кто занимается составлением перечней сведений, потеря которых способна поставить под угрозу нацбезопасность.

Из правительственного документа в новой редакции исключен пункт, обязывающий госорганы, уполномоченные госкорпорации («Росатом» и «Роскосмос») и других владельцев важных данных придерживаться принятой системы ранжирования секретности. Таким образом, теперь непонятно, кто отвечает за неправильную оценку информации.

Удалены также разъяснения в отношении порядка составления, пересмотра и распространения списков секретных сведений. Убрано положение, в котором говорилось, каким образом производится оценка величины ущерба, возможного в случае утечки.

Осталась лишь общая рекомендация по присвоению грифов секретности:

«Степень секретности сведений, составляющих государственную тайну, должна соответствовать степени тяжести ущерба, который может быть нанесен безопасности Российской Федерации вследствие распространения указанных сведений».

Сама классификация секретных документов практически не изменилась:

  • сведения особой важности — информация о военной, внешнеполитической, экономической, научно-технической, разведывательной, контрразведывательной и оперативно-розыскной деятельности, распространение которой может причинить ущерб интересам РФ;
  • совершенно секретные сведения — такие же данные, но утечка в данном случае способна причинить ущерб интересам госоргана или отрасли экономики;
  • секретные сведения — все иные гостайны, раскрытие которых ущемляет интересы предприятия, учреждения или организации указанных выше профилей.

Степень секретности данных учитывается при оценке средств защиты информации (СЗИ) на соответствие требованиям российских регуляторов — ФСТЭК и ФСБ. Так, по уровню контроля на отсутствие недекларированных возможностей (программного кода с небезопасными функциями) СЗИ делятся на четыре группы; в три из них — ОВ, СС и С — входят средства, предназначенные для защиты сведений, составляющих гостайну.

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