ESET защищает пользователей Яндекс.Бара от вредоносного ПО

ESET защищает пользователей Яндекс.Бара от вредоносного ПО

...

Компания ESET, международный разработчик антивирусного ПО и решений в области компьютерной безопасности, сообщает, что в рамках  сотрудничества с компанией Яндекс в специальную версию панели Яндекс.Бар интегрирована утилита ESET Online Scanner. Каждый день около 30 000 человек  устанавливают  себе на ПК Яндекс.Бар с антивирусной защитой ESET.

ESET Online Scanner – это бесплатная программа, которая запускается через веб-браузер и позволяет обнаруживать и удалять вирусы, троянские и шпионские программы, а также другое вредоносное ПО на компьютере пользователя. В основе работы ESET Online Scanner лежит эвристическая технология ThreatSense™, которая является уникальным методом детектирования и обнаружения новых вредоносных программ, не отраженных в сигнатурной базе антивируса. ESET Online Scanner всегда использует актуальную сигнатурную базу.

Яндекс.Бар с антивирусной защитой ESET доступен пользователям триальных  программ NOD32 и представляет собой панель для веб-браузеров с возможностью поиска в интернете, быстрым доступом к  сервисам Яндекса, информерами погоды, курса валют и пробок на дорогах, а также функциями проверки орфографии и перевода слов на веб-страницах.

Для начала проверки компьютера на наличие вредоносного ПО пользователю Яндекс.Бара достаточно запустить ESET Online Scanner при помощи специальной кнопки на панели и указать параметры сканирования. Также пользователям Яндекс.Бара доступны функции быстрого доступа к контактам технической поддержки ESET, базе знаний, интернет-магазину ESET, разделу сайта, где можно скачать пробные и коммерческие версии программ ESET NOD32. Кроме того, в режиме реального времени пользователям доступен график глобальной вирусной активности.

«ESET Online Scanner ни в коем случае не заменит пользователю полноценного антивируса, - говорит Павел Потасуев, директор по ИТ российского представительства ESET. – Тем не менее, сканер позволяет удалить вредоносное ПО с уже инфицированного компьютера. А интеграция ESET Online Scanner в панель Яндекс.Бар делает доступ к передовым технологиям ESET максимально простым и удобным».

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