Trend Micro и NXP представили решение для сетевой защиты

Trend Micro и NXP представили решение для сетевой защиты

Trend Micro и NXP представили решение для сетевой защиты

TrendMicroобъявляет о сотрудничестве с компанией NXP® Semiconductors N.V. Цель совместной работы – объединить усилия для работы над проектом по созданию виртуализированного оборудования абонента (virtualizedCustomerPremiseEquipment) на основе платформы NXP для виртуализации сетевых функций (NetworkFunctionVirtualization, NFV) на базе ARM-процессоров.

Результаты совместного проекта с поддержкой технологии DeepPacketInspection(DPI) от TrendMicro представлены на выставке Computex 2016, проходящей в Тайбэе с 31 мая по 4 июня.

Технология TrendMicroDPI обеспечивает полноценную сетевую защиту и функции управления, такие как виртуальный патчинг, родительский контроль и качество обслуживания (qualityofservices, QoS). DPIшироко используется в различных продуктах - от домашних роутеров до корпоративных систем предотвращения вторжений (IPS) и межсетевых экранов нового поколения (NGFW). Интеграция с vCPE оптимизирована для сетевого процессора NXPQorIQ® LS2085A для обеспечения высокой производительности для среды NFV операторского класса.

«С началом применения технологии NFV безопасность больше не ограничивается защитой сети на стороне абонента, что открывает новые возможности перед телеком-операторами и провайдерами услуг, – говорит доктор Теренс Лю (Terence Liu), вице-президент группы технологий сетевой защиты от угроз (Network Threat Defense Technology Group), Trend Micro. – Уже больше 27-ми лет мы предоставляем решения по защите для наших клиентов. По мере развития технологий мы постоянно разрабатываем новые и совершенствуем уже существующие решения для следующего поколения сетей, таких как NFV».

«Чтобы обеспечить безопасность на всем протяжении сети при использовании технологии NFV, необходима открытая масштабируемая платформа – говорит Ной Кучук (Noy Kucuk), вице-президент по управлению продуктами направления Digital Networking в NXP. – Интегрированные средства безопасности, стандартные процессоры ARM, сетевые процессоры NXP серии QorIQ LS, построенные на основе ARM, представляют собой идеальную основу для NFV-архитектуры. Мы рады сотрудничеству с компанией Trend Micro, поскольку в этом году многие сервис-провайдеры готовятся к масштабным внедрениям vCPE».

Компании представят решение vCPE от Trend Micro с процессором NXP LS2085A на выставке Computex 2016.

TrendMicroобъявляет о сотрудничестве с компанией NXP® Semiconductors N.V. Цель совместной работы – объединить усилия для работы над проектом по созданию виртуализированного оборудования абонента (virtualizedCustomerPremiseEquipment) на основе платформы NXP для виртуализации сетевых функций (NetworkFunctionVirtualization, NFV) на базе ARM-процессоров. " />

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