Axoft приобрел песочницу для проведения пилотных проектов и тестов

Axoft приобрел песочницу для проведения пилотных проектов и тестов

Axoft приобрел песочницу для проведения пилотных проектов и тестов

Сервисный IT-дистрибутор Axoft приобрел песочницу PAN-WF (WildFire) 500 для проведения пилотных проектов и тестов. Крупная инвестиция позволит дистрибутору предлагать своим партнерам и их клиентам современное локальное решение для противодействия целевым атакам (Anti-APT) от Palo Alto Networks.

Покупка песочницы PAN-WF 500 связана с тем, что возрос интерес к локальному варианту защиты от угроз «zero-day», особенно – со стороны энергетической сферы и коммуникационного сектора. Inkwood Research ожидает с 2017 по 2025 год средний ежегодный прирост мирового Anti-APT-рынка в размере 18,04%.  Европейский рынок решений по защите от APT исследовательская компания оценивает в $987млн в 2016 году и ожидает $4 млрд к 2025 году при среднем росте в 18,23%.

Устройство WF-500 служит партнерам и заказчикам, которые не хотят передавать свои файлы в публичное облако. Среда анализа WildFire идентифицирует ранее неизвестные вредоносные программы и генерирует сигнатуры, которые Palo Alto Networks NGFW может использовать для обнаружения и блокирования вредоносного ПО. Частное облачное устройство Palo Alto Networks® WF-500 дополняет облачный WildFire™ локальным анализом файлов. Чтобы обеспечить повышенную безопасность, WildFire использует уникальный гибридный подход, а именно: и локальный, и облачный анализ. Автономный режим (Stand-alone) позволяет производить динамический анализ без доступа в Интернет.

Теперь Axoft может предложить не только в продажу, но и в пилотную эксплуатацию полный комплекс решений PAN: NGFW (защита сети) + WF-500 (песочница) + TRAPS (продвинутая защита end-point). Проектная работа проводится в рамках бизнес-цепочки: пилотное внедрение, отчет, бюджетная оценка и конкурентный анализ, продажа.

«Сегмент рынка песочниц растет очень активно: повышается число  запросов на проведение пилотных испытаний этого типа решений. Интерес российского рынка к песочнице от  Palo Alto Networks вызван тем, что решение в сочетании с NGFW  является уже не отдельным продуктом в портфеле, а платформой безопасности от одного из ведущих мировых производителей: представляет собой самостоятельный программно-аппаратный комплекс, который не требует  подключения к облачным сервисам. Клиенты ждут от нас и наших партнеров быстрой реакции на свой запрос, и наличие собственного пилотного парка позволяет нам это делать максимально оперативно – весь процесс занимает не более двух рабочих дней», – отмечает Владислав Фефелов, руководитель направления информационной безопасности компании Axoft.

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