Под блоком Роскомнадзора находятся 150 VPN и 700 страниц с их рекламой

Под блоком Роскомнадзора находятся 150 VPN и 700 страниц с их рекламой

Под блоком Роскомнадзора находятся 150 VPN и 700 страниц с их рекламой

В настоящее время Роскомнадзор блокирует порядка 150 популярных VPN-сервисов. В рунете также начали закрывать доступ к рекламе таких средств обхода запретов: регулятор уже забанил 700 пропагандистских ресурсов.

Статистику озвучил сегодня, 23 апреля, на XIII Форуме безопасного интернета Евгений Зайцев, начальник управления РКН по контролю и надзору в сфере электронных коммуникаций. Соответствующее сообщение первым опубликовало ТАСС.

Примечательно, что на сайте Роскомнадзора этой статистики пока нет. Последняя новость посвящена блокировке ЛГБТ-пропаганды: в прошлом году было выявлено 19 тыс. веб-страниц с таким содержимым. Это тоже прозвучало в ходе выступления Зайцева в Москве.

Ранее стало известно, что в I квартале Роскомнадзор заблокировал около 172 тыс. ресурсов с запрещенным контентом. В основном это пропаганда ЛГБТ, суицида, наркотиков, фейки о Вооруженных Силах РФ и детское порно.

В 1 марта регулятор также начал во внесудебном порядке блокировать информацию о способах обхода действующих в стране запретов, в том числе рекламу VPN и инструкции по использованию таких служб.

По данным ЦМУ ССОП на ноябрь, в России с 2021 года было заблокировано 167 VPN. По всей видимости, эти сервисы не подключились к ФГИС с блоклистом ресурсов и были признаны угрозой функционирования интернета на территории РФ. Роскомнадзор регулярно обновляет перечень VPN, работающих в рунете, и ограничивает работу нарушителей законодательства.

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