В Indeed PAM 3.2 появилась аутентификация по SSH-ключам

В Indeed PAM 3.2 появилась аутентификация по SSH-ключам

В Indeed PAM 3.2 появилась аутентификация по SSH-ключам

Российская компания «Индид», разработчик решений для защиты цифровой идентичности, выпустила обновление своей системы управления привилегированным доступом Indeed PAM. В версии 3.2 появились новые возможности, направленные на повышение безопасности и упрощение администрирования.

Главное нововведение — поддержка аутентификации по SSH-ключам. Теперь пользователи могут подключаться к целевым системам без ввода пароля, что снижает риск атак, связанных с подбором или перехватом учетных данных.

Такой способ аутентификации повышает уровень безопасности и ускоряет работу с системами, где требуется защищённый доступ.

В новой версии также реализована функция создания внутренних пользователей прямо из консоли управления. Это особенно важно для изолированных сетевых сегментов, где нет доступа к внешнему каталогу.

Теперь администраторы могут добавлять сотрудников или подрядчиков напрямую, не теряя контроль над системой даже при сбое внешних сервисов. При этом остаётся возможность работать одновременно с внешними и внутренними каталогами.

Ещё одно обновление касается управления правами пользователей. Indeed PAM 3.2 теперь автоматически выявляет неиспользуемые привилегии, помогая администраторам вовремя корректировать политики доступа и уменьшать риск избыточных разрешений.

Кроме того, улучшен механизм поиска по сессиям: теперь можно фильтровать результаты по причинам завершения сеанса и видеть, кто инициировал его завершение. Это упрощает аудит и анализ действий пользователей.

В целом обновление делает систему более гибкой и безопасной, а работу администраторов — удобнее и прозрачнее.

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