Программные продукты Аванпост внесены в реестр отечественного ПО

Программные продукты Аванпост внесены в реестр отечественного ПО

Программные продукты Аванпост внесены в реестр отечественного ПО

Реестр отечественного программного обеспечения пополнился решениями компании Аванпост. В соответствии с приказом Минкомсвязи России продукты линейки Avanpost включены в класс ПО, к которому относятся средства обеспечения информационной безопасности предприятия.

Экспертный совет при Минкомсвязи одобрил заявку компании-разработчика на добавление в реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных всей линейки решений:

  • Avanpost IDM – система централизованного управления доступом к корпоративным ресурсам предприятия;
  • Avanpost PKI – система управления всеми элементами PKI-инфраструктуры (токены, сертификаты, лицензии СКЗИ) из единого центра;
  • Avanpost SSO – система управления аутентификацией пользователей (парольные политики, система единого входа в приложения и т.п.). 

 

Включение в реестр отечественного ПО решений Аванпост подтверждает их соответствие всем установленным правилам и требованиям российского законодательства. Продукты, отмеченные в реестре, могут приобретаться государственными и муниципальными организациями в рамках их закупок. Положения законодательства об использовании российского программного обеспечения и запрет на закупки иностранного ПО при наличии отечественных аналогов действуют с 1 января 2016 года. На данный момент в реестр включены более 1800 программных продуктов.

 

Системы комплексного управления доступом Аванпост являются полностью российской разработкой и хорошо известны на рынке. Их используют органы государственной власти федерального и регионального уровня, включая ФТС, ФНС и ДИТ Москвы, банки из ТОП-50, в частности, Россельхозбанк, Московский Индустриальный Банк, МТС Банк а также средние и крупные коммерческие организации различных сфер деятельности.

В соответствии с приказом Минкомсвязи России продукты линейки Avanpost включены в класс ПО, к которому относятся средства обеспечения информационной безопасности предприятия." />

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