Новый InfoWatch Device Monitor: защита конфиденциальных данных от копирования

Новый InfoWatch Device Monitor: защита конфиденциальных данных от копирования

Компания InfoWatch объявила о выпуске новой версии продукта InfoWatch Device Monitor. Новинка защищает конфиденциальную информацию от копирования на мобильные устройства хранения данных и нецелевого вывода на печать. InfoWatch Device Monitor предназначен для крупных компаний, а также для сегмента среднего и малого бизнеса, говорится в сообщении InfoWatch.

InfoWatch Device Monitor позволяет компаниям разграничить права доступа пользователей корпоративной сети к портам рабочих станций в соответствии с действующими политиками информационной безопасности. Кроме того, система обеспечивает контроль копирования конфиденциальных документов на сменные носители, подключаемые через различные порты: USВ, LPT, COM, а также CD/DVD-приводы, устройства, работающие по беспроводным протоколам (IRDA и Bluetooth) и мобильные устройства (под управлением Windows Mobile и Palm OS). Также система контролирует вывод данных на печать с рабочих станций.

Новая версия InfoWatch Device Monitor позволяет задать «белый список» устройств, разрешенных к использованию для конкретного пользователя/группы пользователей, доступ к которым будет открыт. Продукт поддерживает операционную систему Windows 7.

InfoWatch Device Monitor может быть использован как самостоятельный продукт и как составная часть комплексного решения по защите от утечки информации InfoWatch Traffic Monitor. Эти продукты в сочетании с системой шифрования данных InfoWatch CryptoStorage обеспечивают полный контроль обращения конфиденциальной информации в компаниях, утверждают в InfoWatch. Клиенты, внедрившие у себя комплекс решений InfoWatch, получают возможность контроля всех каналов утечки информации: электронной почты, форумов, чатов, систем мгновенных сообщений (типа ICQ), мобильных устройств хранения данных, локальных и сетевых принтеров.

«InfoWatch Device Monitor представляет собой один из элементов общей системы внутренней информационной безопасности компании, обеспечивая защиту конфиденциальных данных непосредственно на рабочих станциях пользователей», – отметила Светлана Ашкинази, директор по продуктам InfoWatch. По её словам, этот элемент в сочетании с другими решениями InfoWatch позволит компаниям выстроить оптимальную систему защиты корпоративной сети от внутренних угроз.

На данный момент продукт доступен корпоративным заказчикам через партнерскую сеть InfoWatch.

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