Firefox отмечает 20-летие блокировкой сторонних cookies

Firefox отмечает 20-летие блокировкой сторонних cookies

Firefox отмечает 20-летие блокировкой сторонних cookies

В новом релизе Firefox 132, который вышел накануне 20-летия браузера (приходится на 9 ноября) появились заметные нововведения: поддержка воспроизведения видео с разрешением 4K, блокировка сторонних файлов cookies, а также исправление 11 уязвимостей, из которых две получили высокую степень риска.

Одним из главных нововведений Firefox 132 стала поддержка видео 4K на всех основных потоковых сервисах благодаря применению технологии Microsoft PlayReady, которая поддерживает шифрование и предотвращает копирование контента, защищенного авторскими правами.

Пока данную функцию использует относительно небольшое количество стриминговых сервисов, но их количество будет расти.

Кроме того, Firefox при включении усиленного режима защиты от отслеживания полностью блокирует сторонние файлы cookies. Срок хранения таких файлов ограничен 400 днями. Раньше такая функция была характерна только для корпоративных браузеров.

Кроме того, Mozilla, как сообщил PC World, устранила 11 уязвимостей. Две из них — CVE-2024-10459 (некорректная работа с динамической памятью, что может повлечь выполнение вредоносного кода) и CVE-2024-10458 (передача авторизации) — классифицировались как высокорисковые. Уязвимости также устранены в Firefox ESR с длительным сроком поддержки и почтовом клиенте Thunderbird.

Развертывание нового релиза Mozilla начала 29 октября. Следующий, 133 релиз, должен выйти 26 ноября.

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