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.

PhantomCore прикрылась визитом делегации из КНДР для атак на заводы

В апреле кибергруппировка PhantomCore применила новую тактику в кампании по распространению зловредов. Злоумышленники рассылали письма от имени МИД с сообщением о визите делегации из КНДР. Основной целью атаки стали промышленные предприятия. Вредоносная рассылка велась на протяжении апреля и была нацелена преимущественно на промышленные компании.

Как сообщают специалисты компании «Эфшесть» / F6, письма отправлялись с фейкового адреса, замаскированного под МИД. В них содержалось уведомление о визите делегации из КНДР для «ознакомления с действующими производственными технологиями».

К письмам были приложены файлы. Один из них маскировался под письмо руководителю, другой содержал якобы инструкции от МИД с деталями и порядком проведения визита. На деле эти документы служили приманкой и использовались как контейнеры для распространения вредоносного приложения.

«При запуске этих файлов происходит заражение компьютера пользователя трояном удалённого доступа, который позволяет злоумышленникам собирать информацию о заражённой системе, похищать из неё файлы и выполнять различные команды», — приводит компания подробности о зловреде.

Группировка PhantomCore заявила о себе в 2024 году. Однако некоторые образцы вредоносного кода, которые она использовала, как показал анализ F6, датируются ещё 2022 годом.

Изначально PhantomCore занималась кибершпионажем и кибердиверсиями, связанными с уничтожением данных, однако также проводила финансово мотивированные атаки с использованием шифровальщиков. Отличительной особенностью группировки считается применение зловредов собственной разработки и нестандартных способов их доставки. В качестве целей PhantomCore в основном выбирает российские и белорусские компании.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru