ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

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.

BO Team сместила фокус на промышленность и нефтегазовый сектор России

«Лаборатория Касперского» опубликовала новый отчёт об активности киберпреступной группы BO Team. По данным исследователей, в 2026 году группировка заметно изменила тактику: вместо громких деструктивных атак она всё чаще переходит к более скрытым операциям, включая кибершпионаж.

Если раньше BO Team чаще связывали с атаками на медицинские организации, то теперь интерес злоумышленников сместился к производству, нефтегазовому сектору и телеком-индустрии.

По данным Kaspersky Threat Intelligence, только за первый квартал 2026 года было зафиксировано около 20 атак, в том числе на эти отрасли.

Основной способ проникновения остаётся прежним — целевой фишинг. Для закрепления в инфраструктуре BO Team использует уже известные бэкдоры BrockenDoor и ZeronetKit, а также новый инструмент ZeroSSH.

Исследователи отмечают, что арсенал группировки стал заметно более зрелым: инструменты дорабатываются и всё чаще адаптируются под конкретные цели.

Одной из важных находок стал доступ к исходному коду ZeronetKit — одного из ключевых бэкдоров BO Team. Это позволило специалистам детальнее изучить архитектуру инструмента, его логику работы, механизмы управления заражёнными системами и поведение во время атаки.

Пейлоады доставляются с помощью специально подготовленных PDF-файлов. Пример одного из таких файлов можно встретить в отчёте специалистов:

 

Кроме того, исследователи нашли признаки возможной кооперации BO Team с другой группировкой — Head Mare. Характер взаимодействия пока не до конца ясен, но пересечения в инструментах и инфраструктуре указывают как минимум на координацию операций против российских организаций.

Один из возможных сценариев выглядит так: Head Mare обеспечивает первичный доступ, например через фишинговые рассылки, после чего BO Team использует этот доступ для установки бэкдоров и дальнейшего развития атаки.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что отслеживают BO Team уже более полутора лет. За это время группировка успела серьёзно расширить набор собственных инструментов и, судя по новым данным, выйти на более высокий уровень организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru