Жительницу Саратовской области обманул лже-Киркоров

Жительницу Саратовской области обманул лже-Киркоров

Жительницу Саратовской области обманул лже-Киркоров

Мошенник, действовавший через мессенджер, похитил деньги у жительницы Балакова Саратовской области, представившись эстрадным певцом Филиппом Киркоровым. Переписка между женщиной и аферистом, выдававшим себя за известного артиста, продолжалась с ноября до начала января. Всё это время потерпевшая была уверена, что общается именно с исполнителем.

Об инциденте сообщило РИА Новости со ссылкой на пресс-службу УМВД по Саратовской области.

В ходе общения «Киркоров» активно осыпал собеседницу комплиментами и в итоге предложил организовать личную встречу. Обязательным условием стала оплата его проезда в Балаково. Злоумышленник щедро раздавал обещания, однако после того как женщина перевела 98,5 тыс. рублей, он перестал выходить на связь.

Поняв, что стала жертвой обмана, жительница Балакова обратилась в полицию. По её заявлению было возбуждено уголовное дело по статье о мошенничестве.

Схема так называемых фальшивых свиданий (Fake Date) остаётся одной из самых распространённых. Чаще всего злоумышленники используют сайты знакомств и мессенджеры. По итогам 2025 года ущерб от действий таких аферистов удвоился, а пики активности традиционно приходятся на 14 февраля и 8 марта.

К осени мошеннические схемы начали заметно усложняться. В частности, злоумышленники стали заманивать жертв на поддельные сайты по продаже билетов на концерты и другие мероприятия.

В ряде случаев подобных аферистов удаётся задержать. Так, в июле был арестован серийный мошенник, который обманывал молодых одиноких жительниц Санкт-Петербурга.

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