Agnitum выпустила Outpost 2009 6.7.1

Agnitum выпустила Outpost 2009 6.7.1

Компания Agnitum объявила о выпуске новой версии защитных продуктов Outpost 2009 (технический номер 6.7.1). 

К выпуску версии 6.7.1 были проведены работы по улучшению совместимости с Windows 7 RC и Vista SP2. Так, в Outpost 6.7.1 решена проблема, вызванная выпущенными обновлениями Windows, в результате которых «Центр поддержки» (Action Center, в предыдущих версиях – «Центр обеспечения безопасности») Windows выдавал сообщения о том, что брандмауэр и антивирус Outpost выключены и не работают. 

В целом, в версии Outpost 6.7.1 реализованы следующие улучшения: обновлены механизмы антивирусного модуля, включая алгоритмы работы монитора постоянной защиты (в Outpost Firewall Pro обновлен механизм модуля «Антишпион»); включена поддержка Action Center на Windows 7 и Vista SP2; исправлены ошибки при загрузке вложений по POP3 в Microsoft Outlook 2000 и 2007; стабилизировано восстановление системы на Windows Vista; добавлен модуль «Быстрая настройка» (QuickTune) для создания правил в Internet Explorer (x86) на x64-системах; стабилизирована работа системы при запуске полноэкранных приложений (игр, медиапроигрывателей и т.п.) в «Игровом режиме» Outpost на Windows 7 x64. 

Совместимость Outpost с Windows 7 RC была впервые реализована в версии 6.7, выпущенной в июле 2009 г., отметили в Agnitum. На сегодняшний день антивирусные продукты Outpost поддерживают стабильную и безопасную работу со всеми современными операционными системами – Windows XP, 2000 Pro, Server 2003/2008, Vista и Windows 7, включая также последние пакеты обновлений. Полнофункциональные 30-дневные версии «Outpost Pro 2009» (Firewall, Antivirus и Security Suite 6.7.1) можно загрузить здесь.

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