Positive Technologies представила антивирусную систему PT MultiScanner

Positive Technologies представила антивирусную систему PT MultiScanner

Positive Technologies представила антивирусную систему PT MultiScanner

Компания Positive Technologies официально вывела на рынок многопоточную систему выявления вредоносного контента PT MultiScanner, многократно повышающую точность и оперативность обнаружения угроз в корпоративной сети.

Это стало возможным за счет параллельного сканирования несколькими антивирусными ядрами, точечного анализа поведения вредоносных файлов и репутационных сервисов.

Зараженные файлы, письма и веб-сайты наносят серьезный ущерб бизнесу и госструктурам, однако антивирусные компании не могут предоставить стопроцентную защиту от всех новых угроз. Связано это с тем, что в мире каждый день появляются тысячи новых экземпляров вредоносного ПО, а разработчики зловредов постоянно совершенствуют технологии обфускации кода и модифицируют уже известные угрозы.

«Некоторые исследования показывают, что ежемесячно появляется около 400 000 единиц нового и модифицированного вредоносного ПО. При этом выпускаемые антивирусными компаниями обновления зачастую доставляются пользователям слишком поздно: между первичным обнаружением зловреда и его детектированием другими производителями антивирусных решений проходят недели, а иногда и месяцы. Ни о какой стопроцентной защите от всех новых угроз при этом даже говорить не приходится, — рассказывает Евгения Красавина, менеджер по продвижению продуктов Positive Technologies. — Злоумышленники же активно эксплуатируют так называемые уязвимости нулевого дня, а нередко и уязвимости в самих антивирусах (например, реализуя целевые атаки). В таких случаях для дополнительной защиты служба ИБ зачастую обращается к облачным сервисам кросс-проверок, что, в свою очередь, увеличивает вероятность утечки конфиденциальной информации».

Повысить уровень обнаружения вредоносных файлов без риска компрометации данных в облачных сервисах позволяет система выявления вредоносного контента PT MultiScanner. Она устанавливается локально, внутри защищаемого периметра. Опциональная возможность обновления антивирусов дает возможность работать в изолированных сегментах сети и пресекать возможные утечки данных: проверяемые файлы не покидают инфраструктуру системы.

PT MultiScanner выполняет автоматизированную проверку файлов на различных антивирусных движках, в том числе разработанных Kaspersky Lab, ESET, Sophos, Doctor Web. При этом единая внутренняя база знаний Positive Technologies и репутационные списки постоянно обновляются и выявляют то, что пропустили антивирусы. 

«Продукт может использоваться как для выборочной проверки файлов, так и для защиты почтового трафика, файловых хранилищ, архивов и веб-порталов на потоке, — рассказывает Максим Филиппов, директор по развитию бизнеса Positive Technologies в России. — Модуль точечного анализа угроз в PT MultiScanner позволяет всесторонне изучать вредоносные объекты и способствует выявлению распределенных во времени атак. Значительно облегчает расследование инцидентов и модуль ретроспективного анализа, который дает возможность выяснить, какие системы подвергались воздействию вредоносного ПО в прошлом — до того, как оно стало известно антивирусам».

Еще одна важная особенность PT MultiScanner — простая интеграция в любую IT-инфраструктуру, которая обеспечивается за счет поддержки стандартных интерфейсов (REST API, SMTP, ICAP, Syslog) и мониторинга файловых ресурсов и сетевого трафика.

«По разным оценкам совокупные затраты на устранение последствий одной вирусной инфекции могут исчисляться миллионами рублей, — говорит Евгения Красавина. — В такой ситуации даже 1% прироста уровня детектирования за счет параллельного сканирования снизит вероятность вирусной инфекции до 0,1%. Это тот уровень риска, который управляем и контролируем, в том числе благодарямодулю точечного изучения угроз системы PT MultiScanner».

Новый продукт поможет ИБ-службам снизить трудозатраты на обработку заявок сотрудников на проверку подозрительного контента. Проверка происходит через простой веб-интерфейс, либо через корпоративный почтовый ящик, на который любой сотрудник может отправить письмо с подозрительными вложениями. 

Благодаря активному контролю загружаемого через веб-формы контента, PT MultiScanner может применяться на порталах госуслуг, в банках и других сферах, где необходимо проверять на вирусы большой входящий поток юридических документов и файлов пользователей. Сейчас завершается пилотирование продукта в ряде компаний финансового, страхового и телекоммуникационного секторов бизнеса.

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