Технологии шифрования «Лаборатории Касперского» получили мировое признание

Технологии шифрования «Лаборатории Касперского» получили мировое признание

Независимая исследовательская компания Forrester отметила «Лабораторию Касперского» как одного из сильнейших разработчиков (Strong Performer) технологий шифрования для конечных устройств. Согласно результатам исследования The Forrester Wave™ Endpoint Encryption, Q1 2015, решения «Лаборатория Касперского» могут оптимально подойти тем компаниям, которые заинтересованы в комплексных защитных продуктах по привлекательной цене. 

Как отмечено в отчете Forrester, «решения «Лаборатории Касперского» для шифрования информации на конечных устройствах уникальны тем, что поставляются только в составе комплексных решений для защиты рабочих мест. Благодаря этому специалисты по информационной безопасности получают выгоду от высокого уровня интеграции продуктов с точки зрения развертывания и управления. Технологии для шифрования мобильных устройств также отличаются своей комплексностью и обеспечивают возможность шифрования всего устройства, а также файла или папки».  

Участники Forrester Wave отбирались по таким критериям как коммерческая доступность компонента шифрования на момент проведения исследования, объединение нескольких технологий шифрования в рамках одного продукта, наличие не менее 1000 корпоративных клиентов (с числом сотрудников от 1000 человек) и/или объема продаж не менее одного миллиона лицензий с момента запуска продукта. 

«Шифрование позволяет эффективно бороться с риском утечки корпоративных данных при их передаче или обмене между сотрудниками компании. Совершенствуя свои продукты, мы стремимся предоставить нашим клиентам надежные и в то же время гибкие инструменты для защиты данных, которые можно легко адаптировать под их бизнес-задачи», – отметил Никита Швецов, директор по исследованиям и разработкам «Лаборатории Касперского».

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