Клиенты сервиса СДЭК требуют два миллиона за утечку, шансов немного

Клиенты сервиса СДЭК требуют два миллиона за утечку, шансов немного

Клиенты сервиса СДЭК требуют два миллиона за утечку, шансов немного

Коллективный иск подали накануне в суд Новосибирска. 22 клиента требуют моральной компенсации по сто тыс. рублей каждому. Юристы сомневаются, что потерпевшим удастся выручить хотя бы 10 тысяч на человека.

Данные оператора экспресс-доставки документов и грузов СДЭК попали в сеть 25 февраля. Три дня спустя СДЭК опубликовала подтверждение — утечка произошла в результате серии хакерских атак. Оператор постарался смягчить удар, заявив, что попавшие в интернет данные ограничены и среди них нет адресов доставки.

Позже «недостающие сведения» появились в Сети. В открытом доступе оказались две таблицы с ФИО, номерами телефонов, адресами и другими чувствительными данными клиентов компании: один файл содержал 466 млн строк, второй — 822 млн.

Иск накануне подали в Центральный районный суд города Новосибирска, по месту регистрации ответчика. Журналисты “Ъ” ознакомились с текстом и поговорили с юристами.

В тяжбе участвуют 22 пользователя службы СДЭК, еще сто пострадавших отправили заявки на присоединение к коллективному иску. Участники требуют моральной компенсации в 100 тыс. руб. каждому, общая сумма иска — порядка 2,2 млн руб.

Сам СДЭК объяснял утечку политически мотивированной хакерской атакой на свои информационные ресурсы:

«СДЭК, как и многие другие российские компании и учреждения, оказался заложником ситуации после 24 февраля».

На запрос “Ъ” о коллективном иске в компании не ответили. Юристы считают, что шансов получить два миллиона у истцов немного:

«Размер присужденной компенсации морального вреда может оказаться до смешного малым, он рассчитывается с учетом индивидуальных особенностей потерпевшего, степени его моральных и физических страданий»,— отмечает руководитель практики разрешения споров Savina Legal Артем Баринов.

По такой категории дел средний размер обычно 2 тыс. руб., уточнил он. С ним согласна адвокат коллегии Delcredere Анастасия Дудко: суммы компенсаций вряд ли будут выше 10 тыс. руб.

Громкие утечки и низкие штрафы подтолкнули чиновников к ужесточению законодательства: в конце мая Минцифры согласовало проект закона о штрафах за потерю данных в 1% от оборота и в 3%, если компания попытается скрыть инцидент.

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