Российский суд впервые оштрафовал банк за пересылку данных в мессенджере

Российский суд впервые оштрафовал банк за пересылку данных в мессенджере

Российский суд впервые оштрафовал банк за пересылку данных в мессенджере

Роскомнадзор сообщил о первом случае привлечения организации к ответственности за использование мессенджера для передачи персональных данных гражданина. Финансовое учреждение оштрафовано на 200 тыс. рублей.

О прецеденте пресс-служба ведомства рассказала агентству «РИА Новости». Поводом для проверки стала жалоба жительницы Москвы, с которой сотрудник банка связался через мессенджер WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской организацией и запрещённой в России).

«Российский суд впервые привлёк к ответственности финансовую организацию за использование иностранного мессенджера для передачи персональных данных гражданина. Банк признан виновным по статье 13.11.2 КоАП и оштрафован на 200 тысяч рублей за взаимодействие с должником через WhatsApp», — сообщили в Роскомнадзоре.

Таким образом, банк нарушил запрет, действующий с 1 марта 2023 года, на использование иностранных мессенджеров — включая Discord, Snapchat, WhatsApp, WeChat, Telegram, Skype, Microsoft Teams, Threema и Viber — при оказании финансовых и государственных услуг, а также при передаче любых персональных и платёжных данных. Максимальный размер штрафа за такое нарушение может достигать 700 тыс. рублей.

По данным Solar AURA, в 2024 году на мессенджеры приходилось 35% всех утечек данных. Кроме того, мессенджеры активно используют мошенники, нередко представляясь сотрудниками российских банков.

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