Пользователям Google Chrome открыли защиту от фишинга в реальном времени

Пользователям Google Chrome открыли защиту от фишинга в реальном времени

Пользователям Google Chrome открыли защиту от фишинга в реальном времени

Google решила «отправить на пенсию» функцию безопасного просмотра в Google Chrome (Safe Browsing) и теперь переводит всех пользователей на Enhanced Safe Browsing. В ближайшие недели всем любителям этого браузера станет доступна защита от фишинга в режиме реального времени.

Интересно, что изначальная функциональность Safe Browsing использовалась в Google Chrome с 2007 года. Её задача — защищать веб-сёрферов от вредоносных сайтов и фишинговых страниц.

При работе в интернете Safe Browsing проверяет каждый домен, который вы посещаете и сравнивает его с локальным списком вредоносных URL. Если обнаруживается совпадение, ресурс блокируется.

 

Само собой, если список пополняется недостаточно оперативно, он не защитит вас от новых фишинговых или вредоносных сайтов. Именно поэтому Google усовершенствовала этот механизм, представив Enhanced Safe Browsing в 2020 году.

Особенность Enhanced Safe Browsing в том, что теперь домены сопоставляются с облачной базой данных Google в режиме реального времени.

 

Наверняка будут и те, кому не понравятся нюансы Enhanced Safe Browsing. Например, тот факт, что все посещаемые URL теперь будут отправляться Google и, более того, функция будет посылать туда же образец страницы, чтобы обнаружить новые угрозы.

Тем не менее в блоге Google появилась информация об апгрейде Safe Browsing для всех пользователей Chrome. Нововведение обещают реализовать в ближайшие недели.

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