InfoWatch обновила SMB-решение для защиты рабочих станций

InfoWatch обновила SMB-решение для защиты рабочих станций

Компания InfoWatch, лидер российского рынка систем защиты корпоративной информации от утечек, сообщает о выпуске обновленного решения InfoWatch EndPoint Security, ориентированного на защиту рабочих станций от различного вида угроз в компаниях малого и среднего бизнеса.

Тщательно изучив потребности заказчиков SMB-сегмента, специфику бизнес-процессов и особенности типичных конфигураций ИТ-инфраструктуры небольших компаний, специалисты InfoWatch значительно расширили функционал представленного в продуктовой линейке компании endpoint-решения, превратив его в полноценный продукт для защиты конечных точек корпоративной сети от различного вида угроз. Теперь InfoWatch EndPointSecurity решает весь комплекс базовых задач в области информационной безопасности для рабочих станций и съемных носителей информации в корпоративной сети, а именно: контроль соблюдения политик информационной безопасности в компании, аудит действий пользователей в сети, контроль запуска приложений, а также шифрование документов с использованием стандартных алгоритмов. Важнейшим преимуществом данного решения является совместимость с любым используемым в компании антивирусным ПО.

Таким образом, обновленное endpoint-решение InfoWatch обеспечивает защиту инфраструктуры, приложений и документов на конечных точках сети и логично дополняет систему защиты корпоративной информации от внутренних угроз InfoWatch Traffic Monitor.

Наталья Касперская, генеральный директор ГК InfoWatch: «Вышеупомянутые продукты отлично дополняют друг друга и могут использоваться в рамках одной организации, поскольку рассчитаны на решения разных задач внутри компании. Основными пользователями InfoWatch Traffic Monitor являются офицеры информационной безопасности и руководители ИБ-подразделений, поскольку данный продукт осуществляет контроль информационных потоков и защиту корпоративных данных от утечки. InfoWatch EndPoint Security предназначен преимущественно для системных администраторов и позволяет защищать рабочие станции корпоративной сети; это простой, удобный в развертывании и администрировании надежный программный продукт».

Функционально endpoint-решение InfoWatch воплощает так называемую концепцию C.A.F.E., которая состоит из четырех технологических компонентов – Control, Audit, Filter, Encryption.

  • Control – контроль использования и разграничение прав доступа пользователей к внешним устройствам. Система предоставляет максимальную гибкость в настройке политик безопасности: права доступа можно настроить в соответствии с расписанием, черными и белыми списками носителей, форматами файлов и т.д.
  • Audit – ведение полного аудита действий пользователей при работе с информацией на внешних носителях и сетевых папках. Аудит включает сохранение теневых копий файлов, доступ к которым осуществляется непосредственно из консоли управления.
  • Filter – фильтрация форматов и типов данных, использование которых разрешено или запрещено пользователям. Контроль запуска приложений позволяет избежать использования в сети нежелательного программного обеспечения, а специальный режим обучения дает администраторам возможность легко настраивать и создавать правила.
  • Encryption – незаметное для сотрудников, «прозрачное» шифрование информации при записи на мобильные носители, а также шифрование каталогов на жестком диске. Поскольку вся информация перед записью на внешние носители зашифровывается агентом InfoWatch EndPoint Security и хранится уже в зашифрованном виде, корпоративные данные будут доступны только тем, кому они предназначаются, и не станут добычей злоумышленников в случае кражи мобильного устройства сотрудника.

Шифрование папок на жестком диске обеспечивает безопасность данных, которые хранятся на рабочих компьютерах и ноутбуках сотрудников, а также является оптимальной альтернативой полнодисковому шифрованию.

Централизованное применение политик безопасности в масштабе всей организации осуществляется через единую консоль управления. Сочетание нескольких технологий, их продуманная и отлаженная совместная работа формируют комплексное законченное решение.

Компания InfoWatch планирует продвигать решение в сегменте SMB не только самостоятельно, но и с привлечением партнеров – ключевых компаний, специализирующихся на данном направлении бизнеса, таких как фирма «1С», дистрибьюторские компании «Треолан», Merlion и др.

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