MAX начал блокировать доступ через альтернативные клиенты

MAX начал блокировать доступ через альтернативные клиенты

MAX начал блокировать доступ через альтернативные клиенты

Платформа MAX начала блокировать доступ через альтернативные клиенты — неофициальные приложения, которые позволяют подключаться к мессенджеру в обход официального софта. В пресс-службе сервиса объяснили это заботой о безопасности: такие программы могут угрожать персональным данным и даже использоваться для рассылки вредоносных файлов от имени пользователя.

Официальный клиент MAX можно скачать в App Store, RuStore и Google Play. На изменения в подходе руководства мессенджера обратили внимание в «РИА Новости»

Напомним, в марте VK запустила бета-версию цифровой платформы MAX, через которую доступны чаты, звонки, голосовые сообщения и передача файлов до 4 ГБ. Развивает сервис «Коммуникационная платформа» — «дочка» VK.

Однако у истории есть и обратная сторона. MAX уже несколько раз оказывался в центре скандалов. В частности, его подозревают в слежке за пользователями, передаче данных за рубеж и использовании компонентов из «недружественных» стран. При этом у разработчика отсутствуют лицензии ФСТЭК и ФСБ России, что вызывает вопросы к уровню защиты сервиса.

Летом MAX и «Инфотекс Интернет Траст» сообщили о тестировании подключения к порталу Госуслуг через ЕСИА с использованием протокола OpenID Connect, позволяющего передавать данные только с согласия пользователя.

Но уже через несколько дней ФСБ выдвинула целый список претензий: в MAX отсутствует криптозащита нужного класса и другие обязательные меры. До выполнения этих требований интеграция с ЕСИА невозможна.

Более подробно проблемы безопасности национального мессенджера мы разбирали в отдельном материале.

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