Web Control привезла в Россию новую систему защиты от утечек от Blue Coat

Web Control привезла в Россию новую систему защиты от утечек от Blue Coat

Компания Web Control, объявила о начале продаж на российском рынке новых систем защиты утечек из корпоративных сетей (Data Loss Prevention, DLP) — Blue Coat DLP производства компании Blue Coat.  Новая система позволяет обеспечить всестороннюю защиту от утечек данных при использовании только одного интегрированного устройства. Устройство Blue Coat DLP интегрирует в себе функционал защиты от утечек данных, включая e-mail и веб-контент, данные в базах данных и на серверах, с унифицированной системой управления в единой, интегрированной платформе. Система управления обеспечивает администраторов интуитивно понятной панелью для легкого управления и конфигурирования системы, упрощая процесс анализа и определения политик тонкой настройки, говорится в сообщении Web Control. 



В отличие от конкурентных решений, устройства Blue Coat DLP могут быть введены в строй (включая инсталляцию и конфигурирование, тестовый мониторинг и проверку трафика, а также анализ инцидентов) в течение дня или даже быстрее, утверждают в компании. Для еще большего упрощения внедрения Blue Coat DLP позволяет сначала сконфигурировать только наиболее критичные функции, а дополнительную функциональность подключить позднее.

В дополнение к простоте внедрения и эксплуатации, устройства Blue Coat DLP предоставляют ряд продвинутых технологий в области предотвращения потерь данных, которые позволяют защитить важную, конфиденциальную или персональную информацию: возможность фиксации информации (fingerprinting) — система Blue Coat DLP осуществляет быструю и точную оценку структурированных и неструктурированных данных; независимость от языка — устройство Blue Coat DLP поддерживает наиболее применяемые языки, включая те, которые используют многобайтные символы; независимость от форматов файлов — поддерживая свыше 600 типов документов, система Blue Coat DLP может обрабатывать широкий диапазон типов файлов, включая архивы.

Устройства DLP интегрируются с Blue Coat ProxySG, используя защищенный ICAP-протокол. При подключении ProxySG обеспечивает DLP-систему возможностью проверять шифрованный по SSL-протоколу трафик, предоставляя ему право блокировать, перенаправлять и расшифровывать важную информацию. Кроме того, устройства ProxySG могут предоставлять системе DLP различную идентификационную информацию, что, в свою очередь, позволяет внедрять политики на уровне пользователей, пояснили в Web Control.

Новые DLP-устройства создают еще один дополнительный слой защиты в гибридном решении Blue Coat Secure Web Gateway. Гибридная архитектура решения включает в себя и корпоративный интернет-шлюз, и «облачную» защиту для анализа данных по требованию и немедленной защиты от эволюционирующих и меняющихся веб-угроз. По информации Web Control, интеграция функционала DLP в это решение позволяет распространить политики защиты от утечек на SSL-трафик, такой как Webmail, и защитить пользователей, уже зараженных вредоносным ПО, от пересылки конфиденциальной или другой важной информации на хакерские сайты.

В России решение Blue Coat DLP сегодня можно приобрести у компании Web Control. Демонстрационные образцы нового оборудования уже доступны для тестирования.

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