Вышел PT BlackBox с новой контейнерной архитектурой и поддержкой HAR-файлов

Вышел PT BlackBox с новой контейнерной архитектурой и поддержкой HAR-файлов

Вышел PT BlackBox с новой контейнерной архитектурой и поддержкой HAR-файлов

Positive Technologies представила обновление PT BlackBox — динамического анализатора защищенности веб-приложений. Новая версия переведена на контейнерную архитектуру под управлением Kubernetes, что делает продукт универсальным для компаний любого размера и адаптируемым к различным типам нагрузки.

Однако автоматическое обновление с версии 2.8 на 3.0 недоступно, поэтому пользователям необходимо выполнить переустановку. При необходимости предусмотрен сценарий миграции данных.

Обновленная архитектура повысила стабильность и скорость сканирования, а также расширила поддержку форматов OpenAPI, включая работу с удаленными ссылками в формате YAML.

«Одним из ключевых достижений PT BlackBox 3.0 стала поддержка HAR-файлов. Это обеспечивает глубокий анализ сложных веб-приложений, особенно одностраничных (SPA), через изучение сетевых запросов, динамически загружаемых ресурсов и взаимодействий. Уже более 400 команд по всей России используют наш продукт, и мы продолжаем совершенствовать его, помогая разработчикам создавать более защищенные веб-приложения», — отметил Сергей Синяков, руководитель продукта PT BlackBox.

Среди значительных улучшений также появилась новая платформа аутентификации пользователей с поддержкой единого входа (SSO) по протоколу OpenID, что упрощает управление доступом.

Дополнительные изменения включают:

  • Расширенный анализ всех уровней домена (поддомены, папки, пути);
  • Полностью переработанный тип проверки «Внедрение SQL-кода на основе ошибок». Анализатор теперь имитирует атаки, позволяя выявлять уязвимости, которые могут привести к утечке данных.

PT BlackBox 3.0 продолжает совершенствоваться, предоставляя разработчикам современные инструменты для защиты веб-приложений.

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