BitDefender выпустила антивирус для Mac OS X

BitDefender выпустила антивирус для Mac OS X

Компания BitDefender выпустила продукт BitDefender Antivirus for Mac, свое первое антивирусное решение, адресованное пользователям операционной системы Mac OS X. Предлагаемое ПО надежно защищает клиентские компьютеры Mac от вирусов в режиме реального времени, а также без труда обнаруживает и удаляет различные вредоносные приложения.



Несмотря на то, что системы Apple традиционно считаются неуязвимыми для большинства распространенных угроз, в последнее время вирусописатели все чаще обращают свое внимание на бреши в защите Mac OS X и популярных Mac-приложений. На данный момент известно более 270 различных вредоносных приложений, ориентированных на эту платформу. Кроме того, незащищенные корпоративные Mac’и могут выступить в роли «проводников инфекции» и представляют серьезную опасность для систем Windows, входящих в состав сети. BitDefender Antivirus for Mac успешно решает обе обозначенные проблемы – защищает системы от Mac-вирусов и предотвращает распространение угроз на другие платформы в корпоративном IT-окружении. Приложение работает под управлением Mac OS X 10.4 Tiger и более поздних версий, включая ОС Mac OS X Snow Leopard.

Разработчики из BitDefender также анонсировали новое решение под названием Antivirus Bundle Pack, адресованное тем клиентам, которые запускают операционные системы Windows и OS X на одной системе. Предлагаемый продукт позволит избежать возможных конфликтов между разными антивирусами, установленными на один ПК, и идеально подходит для пользователей утилиты Apple Boot Camp.

Предельно простые в эксплуатации продукты Antivirus for Mac and Antivirus Bundle Pack могут использоваться для быстрой и тщательной проверки файлов и критически важных системных областей. Благодаря использованию технологий интеллектуального сканирования и весьма скромному потреблению ресурсов памяти, приложения эффективно защищают клиентские системы, не оказывая заметного влияния на их производительность. Пользователи BitDefender Antivirus for Mac и Antivirus Bundle Pack также по достоинству оценят возможности сканирования систем в автоматическом режиме и отправки зараженных и подозрительных файлов в карантин, а также могут рассчитывать на бесплатную техническую поддержку в режиме 24/7.

Источник

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