Киберграмотность жителей России оценили в 48,2 балла из 100 возможных

Киберграмотность жителей России оценили в 48,2 балла из 100 возможных

Киберграмотность жителей России оценили в 48,2 балла из 100 возможных

Минцифры России совместно с «РТК-Солар», консалтинговым агентством НАФИ и университетским исследователями (СПбГУТ) проверили осведомленность россиян об актуальных киберугрозах и способах защиты от них. Результаты оказались плачевными: общий индекс киберграмотности населения составил 48,2 пункта из 100 возможных.

Всероссийское исследование проводилось в рамках федерального проекта «Информационная безопасность» национальной программы «Цифровая экономика». В опросе приняли участие жители 80 субъектов Федерации в возрасте от 13 до 65 лет и старше.

Анкетирование охватило такие темы, как антивирусная защита, безопасное использование интернета, социальная инженерия, телефонное и интернет-мошенничество, безопасность персональных данных, безопасное использование Wi-Fi. Наиболее высокий уровень киберграмотности показала возрастная группа от 25 до 34 лет.

Хуже всего россияне знают о киберугрозах: 41% опрошенных не смогли назвать ни одной. Остальные чаще всего отмечали компьютерные вирусы (20%), взлом аккаунтов (19%), телефонное мошенничество (16%), фишинг (14%). Подростки (13 – 17 лет) лучше всего осведомлены о таких угрозах, как взлом соцсетей и мошенничество (36 и 22% соответственно).

О правилах создания надежных паролей знает 21% опрошенных, о принципах защиты ПДн — 19%. Представители самой старшей возрастной группы показали высокие результаты (46,6%) в сфере безопасного использования государственных порталов и банков.

Самооценка киберграмостности у россиян оказалась относительно низкой: 41% поставили себе от 1 до 3 баллов по десятибалльной шкале. В 8-10 баллов оценили свои знания лишь 18% участников опроса.

«С киберугрозами могут столкнуться граждане любого возраста, — комментирует директор Департамента обеспечения кибербезопасности Минцифры Владимир Бенгин. — При этом защититься от мошенничества в сети не так уж и сложно: иногда достаточно поставить надежный пароль или сказать «Я перезвоню» в ответ на подозрительный звонок. Осознанное поведение граждан в интернете — это, в первую очередь, надежная защита их собственных персональных данных и денежных средств. Узнать о правилах безопасного поведения в интернете можно на портале Госуслуг в разделе «Кибербезопасность — это просто» или на сайте киберзож.рф».

По данным «РТК-Солар», за последний год россияне чаще всего сталкивались с телефонным мошенничеством (67%), треть граждан получала фишинговые письма. Наиболее редкие угрозы в рунете: получение несанкционированного доступа к личным файлам (11%), вредоносные программы (14%).

Согласно статистике «Лаборатории Касперского», в период с января по сентябрь 2022 года количество атак программ-шпионов для мобильных устройств во всем мире увеличилось на 29% по сравнению с аналогичным периодом годовой давности. В России за это время эксперты зафиксировали более 320 тысяч таких попыток.

Данные сайта КиберЗОЖ:

  • в 2022 году жертвами хакерских атак стали 65 млн россиян;
  • 59% пользователей используют один и тот же пароль для всех аккаунтов;
  • самый популярный пароль в рунете — 123456.

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