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.

Одноразовые СМС-ссылки годами открывают доступ к личным данным

Одноразовые ссылки, которые сервисы рассылают по СМС для входа или подтверждения действий, на практике часто оказываются вовсе не одноразовыми. Новое исследование показало, что такие URL могут годами оставаться активными и открывать доступ к персональным данным пользователей.

Исследователи собрали данные через публичные СМС-шлюзы — сайты, где отображаются сообщения, отправленные на временные номера.

В общей сложности специалисты проанализировали более 33 млн сообщений, связанных с 30 тыс. телефонных номеров, и извлекли около 323 тысячи уникальных ссылок, ведущих на 10,9 тыс. доменов.

Из примерно 147 тыс. доступных URL удалось выявить 701 конечную точку, раскрывающую персональные данные пользователей. Эти ссылки относились к 177 сервисам. В открытом доступе оказывались имена, номера телефонов, адреса, даты рождения, банковские реквизиты, номера социального страхования и кредитные данные. Во многих случаях одной ссылки хватало для сбора подробного профиля человека.

 

Особую тревогу вызвал срок жизни таких ссылок. Все 701 URL оставались рабочими на момент проверки. Более половины из них были возрастом от одного до двух лет, ещё 46% — старше двух лет, а некоторые датировались 2019 годом. По словам авторов исследования, чем дольше ссылка остаётся активной, тем выше риск её утечки — через пересылку сообщений, логи, взломанные устройства или повторное использование номеров.

Во всех подтверждённых случаях доступ к данным строился по принципу bearer-link: сама ссылка служила единственным «ключом» и не требовала дополнительной аутентификации. В 15 сервисах по таким URL можно было изменять персональные данные, а в шести случаях — фактически получить доступ к аккаунту пользователя.

Отдельной проблемой стали слабые токены. Около 73% сервисов использовали ссылки с низкой энтропией, которые можно было подобрать. В ряде случаев исследователям удавалось получить доступ к чужим данным менее чем за десять попыток.

Авторы исследования уведомили 150 компаний, чьи сервисы оказались уязвимыми. Ответили лишь 18, а реальные фиксы внедрили только семь. По мнению исследователей, сама модель доверия к СМС-ссылкам как «безопасному» каналу остаётся системной проблемой: пока такие механизмы проектируются ради удобства, а не безопасности, утечки данных будут неизбежны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru