В России начались продажи новых аппаратных устройств Panda Gate Defender Performa серии 9000

В России начались продажи новых аппаратных устройств Panda Gate Defender Performa серии 9000

Panda Security  начала продажи в России новых SCM-устройств Panda GateDefender Performa серии 9000 для обеспечения максимальной защиты периметра корпоративной сети от всех типов вредоносного ПО, спама и нежелательного веб-контента. 


На первоначальном этапе в продажу поступают три модели: 9100, 9500 Light и 9500 Large, которые в зависимости от своей производительности рассчитаны на средние и крупные компании (до 500, 1000 и 2500 пользователей на одно устройство соответственно). Каждая модель объединяет три защитных модуля: антивирусный модуль, включающий в себя контент-фильтр; модуль антиспам и модуль веб-фильтрации для ограничения доступа сотрудников к нежелательным сайтам и блокировки приложений P2P и IM. Модули продаются как в комплексе, так и отдельно. 

С 1 октября 2009 года по 1 марта 2010 года все покупатели аппаратных устройств Panda GateDefender Performa 9100/9500 смогут бесплатно получить дополнительные 6 месяцев лицензий (экономия до 250 000 рублей), а также НОУТБУК в подарок. 

Рекомендованные розничные цены на устройства Panda GD Performa с лицензиями сроком на 1 год на все модули: 

GDP 9100 – 300 000 рублей 
GDP 9500 Lite – 720 000 рублей 
GDP 9500 Large – 1 300 000 рублей 

Устройства Panda GD Performa являются масштабируемыми: они поддерживают режим балансировки нагрузки, что позволяет создавать кластер параллельно подключенных устройств для защиты сети, состоящей из большего количества пользователей. 

Panda GateDefender Performa серии 9000 предлагает самую комплексную защиту не только потому, что обеспечивает безопасность от всевозможных контентных угроз, но и благодаря возможности проверки входящего и исходящего трафика во всех самых распространенных протоколах. 

Новые устройства Panda GateDefender Performa работают на платформах компании Sun Microsystems, что гарантирует высокую производительность фильтрации (до 700 МБит/сек для HTTP, и до 520 сообщений/сек – для SMTP) и высокую надежность устройств. 

“Устройства безопасности являются важными инструментами IT-безопасности, так как выступают в качестве первой линии защиты в самой критической точке корпоративной сети – шлюзе.

Сотрудничая с компанией Sun, мы можем быть уверены, что наши устройства работают на самых мощных и надежных платформах. Sun также будет оказывать поддержку устройств Panda GateDefender Performa. Мы специально выбрали аппаратную поддержку широко известной компании, потому что это очень важно для нас и наших клиентов”, – объясняет Алехандро Кастанар, менеджер отдела по защите периметра корпоративных сетей компании Panda Security. 

Программное обеспечение GateDefender Performa серии 9000 дополнительно было усовершенствовано в плане автоматического обнаружения и обезвреживания новых Интернет-угроз, а также интеграции с мега-сигнатурной базой, используемой технологиями Коллективного Разума. Все это обеспечивает еще более эффективную проактивную защиту. 

Установка Panda GateDefender Performa так же проста, как и раньше, и не влияет на производительность и работу сети. Panda GateDefender Performa является самым простым в использовании устройством для защиты периметра сети, так как после установки работает полностью самостоятельно и не требует вмешательства администратора. 

За счет снижения общих расходов на безопасность, увеличения производительности, гарантии непрерывности бизнеса и усиления системы управления рисками безопасности Panda GateDefender Performa является самым эффективным устройством IT-безопасности на рынке. 

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