За III квартал Сбер отбил 450 DDoS-атак — больше, чем за последние 5 лет

За III квартал Сбер отбил 450 DDoS-атак — больше, чем за последние 5 лет

За III квартал Сбер отбил 450 DDoS-атак — больше, чем за последние 5 лет

Станислав Кузнецов, занимающий должность заместителя председателя правления Сбера, затронул много интересных тем на Восточном экономическом форуме. Одной из них стала проблема DDoS-атак, с которыми столкнулась кредитная организация.

По словам Кузнецова, за третий квартал 2022 года Сбер стал объектом около 450 DDoS-атак. Эта цифра больше аналогичного показателя за последние пять лет. Из них 350 кибератак пришлись на дочерние компании.

В целом такая тенденция — рост числа кибератак на российские организации — наблюдается практически во всех сферах. Например, эксперты «Лаборатории Касперского» в апреле фиксировали интересные показатели: в марте количество DDoS-атак увеличилось на 54% по сравнению с февралём.

Тот же Станислав Кузнецов ещё в июне упоминал о 700 кибератаках, которые были направлены на крупные российские компании и структуры. Как отметил зампред правления Сбера, из-за действий киберпреступников кредитной организации пришлось перевыпустить 13 миллионов банковских карт.

В мае стало известно, что против Сбера работают 100 тысяч профессиональных киберпреступников. В том же месяце крупнейший банк страны отразил самую мощную DDoS-атаку в своей истории.

По словам Кузнецова, Сберу удаётся успешно отражать атаки благодаря собственным продуктам. Более того, кредитная организация ищет и новые разработки для защиты ИТ-инфраструктуры.

Напомним, что Кузнецов заявил, что в России не хватает десятков тысяч специалистов по информационной безопасности и назвал потребность в них двадцатикратной.

В конце марта мы провели эфир AM Live, посвящённый защите российских организаций от целевых кибератак. Ведущие эксперты рассказали, как эффективно защищаться от APT-группировок в условиях ухода западных вендоров с рынка.

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