ОАО «Тюменская энергосбытовая компания» выбрала решения Panda Security для защиты периметра корпоративной сети

ОАО «Тюменская энергосбытовая компания» выбрала решения Panda Security для защиты периметра корпоративной сети

Panda Security объявляет об успешном завершении сделки с ОАО «Тюменская энергосбытовая компания», крупнейшим поставщиком электрической энергии в Тюменском регионе, о поставке SCM-устройства Panda GateDefender Performa 8100 для защиты периметра корпоративной сети. Непосредственно продажу SCM-устройства осуществила компания Softline – лидер в сфере поставок лицензионного программного обеспечения, обучения и консалтинга. 

Panda GateDefender Performa 8100 – это полноценное, высокопроизводительное SCM-устройство для обеспечения безопасности периметра сети, предоставляющее проактивную защиту корпоративной сети от всех контентных угроз, легко интегрируемое в сеть любого размера без потребности в адаптации существующей архитектуры. 

Устройство сочетает проактивную защиту с Коллективным разумом для более эффективной борьбы со всеми входящими и исходящими угрозами на периметре корпоративной сети. Panda GateDefender Performa содержит пять типов защиты: 

- Антивирус: Автоматическая защита от всех типов вредоносных программ. 
- Контент-фильтр: Позволяет определить различные корпоративные политики безопасности. 
- Антиспам: Обеспечивает защиту электроной почты от спама. 
- Блокировка IM/P2P: Предотвращает злоупотребление корпоративными сетевыми ресурсами. 
- Веб-фильтрация: Ограничивает доступ к непродуктивному веб-контенту. 

ОАО «Тюменская энергосбытовая компания» приняла положительное решение о сотрудничестве с компанией Panda Security в августе 2008 года. В текущем году сотрудничество успешно продолжилось. ОАО «Тюменская энергосбытовая компания» дополнительно к уже имеющемуся устройству Panda GateDefender Performa 8200 приобрела Panda GateDefender Performa 8100.

Данное устройство рассчитано на 500 пользователей, его производительность HTTP – 80 (Мбит/с) и SMPT – 160 (Сообщ./сек). Panda GateDefender Performa обладает следующими ключевыми характеристиками: высокая производительность, максимальная защит от всех видов угроз, надежная проактивная защита, централизованное управление устройством, автоматические обновления систем защиты, установка разных политик безопасности для отдельных пользователей или групп. 

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