Microsoft обновляет программное обеспечение для шифрования

Microsoft обновляет программное обеспечение для шифрования

Microsoft предложила ИТ-администраторам обновленный набор программ для управления шифрованием, выпустив новую версию приложения MDOP или Microsoft Desktop Optimization Pack. Согласно описанию Microsoft, в MDOP 2014 были реализованы «значительные» улучшения в управлении функцией Windows BitLocker и серверными жесткими дисками.



Сосредоточение на BitLocker Administration and Monitoring (MBAM) выглядит своевременным, особенно на фоне громких утечек последнего времени и нашумевшей уязвимости Heartbleed. Кроме того, сама криптография стала горячей темой в ИТ-мире со времен начала истории с Эдвардом Сноуденом, передает cybersecurity.ru.

Согласно данным в блоге Microsoft, в новой версии MDOP была реализована поддержка американских правительственных стандартов обработки информации FIPS (Federal Information Processing Standards), выполнение которых обязательно для правительственных агентств и федеральных подрядчиков. Версия MBAM 2.5 теперь позволяет ИТ-администраторам управлять конфигурационными ключами FIPS и разными опциями BitLocker. Также они могут удаленно назначать и производить исполнение процессов на пользовательских устройствах с использованием PIN-кодов BitLocker.

MDOP получил ряд улучшений и для работы с кластерами на базе Windows Server, включая балансировку нагрузки веб-компонентов и ограниченное управление функциями SQL Server в кластере.

Другим новым компонентом продукта стал Application Virtualization, предназначенный для хранения приложений на центральном сервере и передачи их по запросу на пользовательские устройства. Новая версия App-V 5.0 SP2 имеет улучшенный процесс публикации и обновления приложений, а также позволяет администраторам тестировать обновленные продукты перед их дистрибуцией пользователям.

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