ФСБ обновила шесть приказов по защите КИИ

ФСБ обновила шесть приказов по защите КИИ

ФСБ обновила шесть приказов по защите КИИ

ФСБ России обновила шесть приказов, регламентирующих работу Национального координационного центра по компьютерным инцидентам (НКЦКИ), системы ГосСОПКА и порядок взаимодействия субъектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) с инфраструктурой регулятора. Все проекты документов опубликованы на Портале проектов нормативных актов.

После прохождения общественного обсуждения новые редакции заменят версии 2017–2018 годов.

Обновлено Положение о НКЦКИ, утверждённое приказом №366 от июля 2018 года. Теперь центр получает право устанавливать регламенты взаимодействия с субъектами КИИ, запрашивать у них результаты мероприятий по защите от компьютерных атак, а также контролировать устранение выявленных уязвимостей.

Следующий документ регулирует порядок информирования ФСБ об инцидентах, атаках и мерах реагирования, заменяя приказ №282 от июня 2019 года. В проекте сокращены сроки уведомления: до 3 часов — для значимых объектов КИИ, до 24 часов — для информационных ресурсов органов власти и банков. Банки также вправе направлять уведомления в Банк России в аналогичные сроки.

Документ также обязывает организации подготовить план реагирования на инциденты не позднее 90 дней с момента внесения объекта в реестр значимых. В приказе описаны требования к содержанию такого плана. После подготовки он подлежит утверждению в НКЦКИ.

Новый порядок обмена информацией об атаках и инцидентах между субъектами КИИ пришёл на смену приказу №368 от июля 2018 года. Организации смогут самостоятельно определять перечень участников и сроки обмена данными — при условии, что они обеспечивают своевременное обнаружение, предупреждение и ликвидацию последствий инцидентов. Для обмена может использоваться инфраструктура НКЦКИ. Также отдельно описан порядок взаимодействия с иностранными структурами.

Обновлён порядок аккредитации Центров ГосСОПКА. Документ устанавливает правила проведения аккредитации, которая будет действовать в течение пяти лет.

Ещё один приказ определяет порядок получения субъектами КИИ информации о способах проведения атак и методах их предупреждения и обнаружения. Информация может предоставляться через инфраструктуру НКЦКИ, а при отсутствии подключения — по почте или электронной почте.

Также утверждён регламент непрерывного взаимодействия субъектов КИИ с НКЦКИ и системой ГосСОПКА. В соответствии с ним субъекты КИИ обязаны предоставлять ответы на запросы ФСБ в течение 24 часов.

Все обновлённые документы планируется ввести в действие 30 января 2026 года.

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