Check Point представила новые устройства по управлению безопасностью Smart-1

Check Point представила новые устройства по управлению безопасностью Smart-1

Компания Check Point Software Technologies анонсировала новую линейку устройств по управлению безопасностью Check Point Smart-1. В составе линейки — четыре аппаратных устройства, основанных на архитектуре «программные блейды», которые обеспечивают до 12 терабайт интегрированной системы хранения. В целом применение устройств Smart-1 позволит повысить эффективность администрирования и уровень защиты систем заказчика, говорится в сообщении Check Point.

 

Управление политиками безопасности IPS, сетей и конечных точек сетей в новых устройствах осуществляется с помощью единой консоли. При этом архитектура «программные блейды» позволяет расширить основные возможности устройств Smart-1 с добавлением блейдов в случае необходимости. Всего компанией представлено десять программных блейдов, в том числе: Network Policy Management, Endpoint Policy Management, Logging & Status, Monitoring, Management Portal, User Directory, IPS Event Analysis, Provisioning, Reporting и Event Correlation.

Устройства Smart-1 ускоряют управление защитой благодаря интегрированному хранению данных регистрационных журналов со всех устройств компании, утверждают разработчики. Это позволяет компаниям отвечать нормативным требованиям и проводить тщательный анализ журналов регистрации, отметили в Check Point.

По информации компании, до 12 ТБ интегрированной системы хранения RAID позволяют обеспечить запись и хранение почти трех лет регистрационных данных. Производительность системы составляет до 30 тыс. записей в секунду для высокопропускной обработки данных. Со встроенной поддержкой Storage Area Networks (SAN), включающей высокопроизводительное оптоволоконное соединение, устройства Smart-1, по данным разработчиков, позволяют снизить затраты на приобретение, развертывание и поддержание распределенной системы хранения с подключением к серверу.

В целом линейка Smart-1 включает: Smart-1 150, предназначенное для крупных предприятий и провайдеров услуг, обеспечивающее управление защитой 150 и больше шлюзов безопасности и содержащее до 12 ТБ интегрированной системы хранения; Smart-1 50, предназначенное для компаний и провайдеров услуг с числом шлюзом от 50 до 150 и содержащее до 4 ТБ интегрированной системы хранения; Smart-1 25, предназначенное для компаний и провайдеров услуг с числом шлюзом от 25 до 50 и содержащее до 2 ТБ интегрированной системы хранения; Smart-1 5, предназначенное для компаний и провайдеров услуг с числом шлюзом от 5 до 25 и содержащее до 4500 ГБ интегрированной системы хранения. При этом в устройствах Smart-1 50 и Smart-1 150 добавлен функционал Check Point Provider-1, который позволяет управлять мультидоменной средой благодаря объединению данных с различных серверов управления.

«Поскольку на российском рынке есть спрос на аппаратные устройства управления безопасностью, сегодня мы предлагаем заказчикам новое интегрированное решение Smart-1, которое обеспечивает непрерывность работы даже в самых требовательных средах», - заявила Юлия Грекова, глава представительства Check Point в России и СНГ.

 

Источник 

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