Symantec создает новый антивирус для сотовых операторов

Symantec создает новый антивирус для сотовых операторов

...

Крупнейший мировой производитель программного обеспечения и сервисов для защиты данных компания Symantec показала новое решение для обеспечения безопасности мобильных платформ. В Symantec говорят, что решение Symantec Mobile Reputation Security - это прототип "будущего поколения комплексов для защиты данных в мобильных устройствах".

Джон Келли, старший директор по бизнес-развитию Symantec, говорит, что мобильная безопасность требует уникального подхода и должна исходить из того, что мобильные приложения сами по себе открыты, но их работа должна быть безопасна. "Symantec уверена, что будущее мобильных ОС зависит от открытости API этих операционных систем. Сегодня приложения искусственно зажимаются компаниями вроде Apple, в будущем все может измениться за счет операционных систем, подобных Android", - полагает он.

Вместе с тем, активность вредоносных программ в мобильной сфере может нанести вред не только самому пользователю, но и оператору и другим абонентам. "В случае с ПК проблемное приложение создает проблемы только для владельца ПК. В отличие от классического антивируса, работающего на мобильной платформе, SMRS создан также и для защиты операторов", - говорит он.

"При помощи новой разработки мы говорим о двусторонней защите как централизованного оператора, так и конечного пользователя. Облачные решение сканируют все приложения и попытки пользователей обращения к подозрительным ресурсам, сравнивая эти данные с общей базой знаний угроз и их источников. За оператором остается право выбора дальнейших действий", - рассказывают в компании.

Как сообщили в компании, Symantec уже ведет переговоры с рядом операторов с целью пробной установки новой системы, однако в коммерческое использование новинка не попадет до 2011 года. В Symantec говорят, что, во-первых, это связано с масштабностью работ по установке, а, во-вторых, с необходимостью набора приличной базы знаний для антивируса. "Чем больше будет наша база, тем эффективнее работа антивируса", - отмечает Келли.

За оператором остается полное право управления черными и белыми списками, они могут сами устанавливать настройки безопасности и помогать клиентам ориентироваться в степени надежности той или иной сети.

Базируется сервис на системе репутационного анализа, которая в прошлом году была представлена для персональных компьютеров.

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