ГНУ/Линуксцентр стал партнером Aladdin

ГНУ/Линуксцентр стал партнером Aladdin

Этим летом вышел очередной релиз платформы для защиты, лицензирования и построения инфраструктуры продаж HASP SRM. Кардинальным нововведением релиза 3.5 явилась поддержка платформы Linux. В связи с этим событием в Москве состоялась презентация нового релиза, в ходе которой была представлена сама система, протестированная в ГНУ/Линуксцентре. Кроме того, в рамках деловой части представители Aladdin и ГНУ/Линуксцентра рассказали о планируемых совместных шагах.


По мнению партнёров, сотрудничество Aladdin и ГНУ/Линуксцентра, в первую очередь, должно принести пользу разработчикам ПО под GNU/Linux. Теперь, при возникновении необходимости встраивания защиты и механизмов лицензирования на платформе HASP SRM - они смогут обращаться в ГНУ/Линуксцентр за квалифицированной помощью.


?Наши компании связывают давние дружественные отношения, ? отметил руководитель направления защиты ПО компании Aladdin Александр Гурин. ? Однако теперь мы перешли на качественно новую ступень: заключение партнерского соглашения позволит разработчикам под Linux получить ответы на все вопросы, связанные с использованием HASP SRM?.


В свою очередь, Александр Жмурко, директор по развитию ГНУ/Линуксцентра, отметил: ?Многих поставщиков коммерческого ПО, при рассмотрении возможности портирования их приложений на GNU/Linux, останавливало отсутствие возможности защитить свои приложения в среде Linux. Теперь они смогут пользоваться привычными инструментами защиты на базе этой операционной системы, что может послужить дополнительным фактором в пользу перевода коммерческого ПО на Linux?.

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