Российские банки высказались против доступа спецслужб к клиентским данным

Российские банки высказались против доступа спецслужб к клиентским данным

Российские банки высказались против доступа спецслужб к клиентским данным

Ассоциация банков России (АБР) не поддержала законопроект, закрепляющий право доступа Минобороны, ФСБ, ФСО, Службы внешней разведки, МВД к информационным системам и базам данных для редактирования или удаления сведений о сотрудниках спецслужб.

Соответствующие поправки к действующему законодательству о персональных данных были внесены на рассмотрение в Госдуму в августе 2023 года. Предложенный законопроект предусматривает создание отдельного реестра ИС, в которых обрабатываются данные сотрудников силовых ведомств, а также разделение таких клиентов на категории, которые будут определены президентским указом.

Операторы внесенных в реестр ИС, в том числе банки, должны предоставить спецслужбам доступ к данным, а также выполнять их требования по обеспечению конфиденциальности ПДн силовиков. Отказ в предоставлении доступа грозит запретом эксплуатации таких систем.

Операторы также должны будут проводить мониторинг своих ИС с целью выявления сведений о ведомственной принадлежности сотрудников спецслужб и незамедлительно информировать силовые структуры о своих находках.

В письме АБР, направленном в Минцифры и председателю комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Александру Хинштейну, сказано:

«Концепция законопроекта порождает многочисленные правовые коллизии и входит в противоречие с положениями законодательства, устанавливающими режимы защиты охраняемой законом тайны; нормами, регулирующими безопасность критической информационной инфраструктуры, противодействие отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, и рядом других нормативных требований».

Принятие законопроекта может привести к нарушению конституционных прав граждан из-за предоставления третьей стороне неограниченного доступа к ПДн физлиц без их ведома и согласия. Более того, неконтролируемый доступ спецслужб может повысить ИТ- и ИБ-риски в случае некорректного изменения информации, необходимой для функционирования баз данных, а ошибки при удалении или редактировании сведений о ведомственной принадлежности сотрудников спецслужб создадут риск ненадлежащей идентификации клиентов сервис-провайдера.

Банки также могут столкнуться с невозможностью выполнения требований антиотмывочного законодательства, по которому они должны по запросу Росфинмониторинга предоставлять данные об операциях клиентов и с определенной периодичностью обновлять клиентскую информацию. Если позволить спецслужбам изменять сведения об их сотрудниках в ИС без уведомления оператора, он окажется под санкциями регулятора — вплоть до приостановления деятельности.

Право спецслужб контролировать обработку ПДн силовиков, которое они получат в случае принятия предложенных поправок, АБР сочла избыточным: эти функции осуществляет Роскомнадзор. Банкиры также опасаются, что выполнение новых требований приведет к существенному увеличению объема работ, росту трудозатрат и издержек.

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