Secret Net Studio 8.6 обзавёлся лучшим механизмом самозащиты приложения

Secret Net Studio 8.6 обзавёлся лучшим механизмом самозащиты приложения

Secret Net Studio 8.6 обзавёлся лучшим механизмом самозащиты приложения

Компания «Код безопасности» объявляет о выходе новой версии продукта Secret Net Studio, предназначенного для комплексной защиты рабочих станций и серверов от внешних и внутренних угроз. В версии 8.6 был усилен контроль административных привилегий, появились расширенные возможности централизованного развертывания и управления продуктом, а также дополнительный функционал для выполнения требований по защите объектов КИИ.

Важнейшим нововведением Secret Net Studio 8.6 стал усовершенствованный механизм самозащиты приложения и контроля административных привилегий. 

Большие нововведения коснулись централизованного режима развертывания и конфигурирования. В сетевом режиме появилась возможность функционирования в несвязанных лесах Windows Active Directory (AD), а также централизованного развертывания через Windows System Center Configuration Manager.

Важным обновлением стало появление в составе Secret Net Studio 8.6 почтового клиентского антивируса.

В подсистеме идентификации и аутентификации были реализованы функции, обеспечивающие выполнение мер по защите объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) в соответствии с приказом ФСТЭК России №239.
В рамках поддержки новых платформ и технологий была обеспечена работа Secret Net Studio 8.6 с обновлениями 1903 и 1909 операционной системы Windows 10, реализована поддержка аппаратных средств аутентификации – GuardantID, соответствующего требованиям 2-го уровня контроля отсутствия НДВ (с возможностью применения в системах, обрабатывающих гостайну), и Rutoken Микрон 2151.

«В Secret Net Studio версии 8.6 мы уделили особое внимание разграничению ролей администратора безопасности и администратора информационной системы: дополнительно защитили управляющие интерфейсы приложения специальным PIN-кодом, что позволило строго ограничить возможности администратора информационной системы независимыми от ОС механизмами», – рассказал Павел Петров, ведущий менеджер по продуктам компании «Код безопасности».

Secret Net Studio 8.6 выпускается в двух редакциях: Secret Net Studio (для защиты конфиденциальной информации) и Secret Net Studio – C (для защиты гостайны). Редакция Secret Net Studio (в отличие от Secret Net Studio – C) содержит антивирусный модуль и модуль системы обнаружения и предотвращения вторжений. Обе редакции Secret Net Studio 8.6 должны будут пройти оценку соответствия требованиям ФСТЭК России (инспекционный контроль). О результатах прохождения испытаний будет объявлено дополнительно. Продукт поступит в продажу после прохождения инспекционного контроля.

Напоминаем, что пользователям Secret Net 6 и Secret Net 7 при наличии непрерывной действующей технической поддержки доступна миграция на Secret Net Studio с сохранением выполненных настроек.

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