Microsoft выпустила анализатор исходного кода для поиска уязвимостей

Microsoft выпустила анализатор исходного кода для поиска уязвимостей

Microsoft выпустила анализатор исходного кода для поиска уязвимостей

Microsoft выпустила «Microsoft Application Inspector», кросс-платформенный инструмент с открытым исходным кодом, который поможет разработчикам быстро исследовать код стороннего программного обеспечения на наличие уязвимостей.

Этот анализатор исходного кода будет полезен тем, кто внедряет сторонние компоненты (например, библиотеки) в свои проекты — так будет легче выявлять проблемы безопасности.

«Заимствование кода, безусловно, имеет свои преимущества: экономия времени, улучшение качества и возможность обмена полезной информацией. Однако за таким подходом кроются определённые риски», —  объясняют специалисты Microsoft.

«Как правило, вы доверяете вашей команде разработчиков, но в ваших проектах зачастую есть компоненты извне. Насколько хорошо вы знаете такие компоненты и насколько им можно доверять?».

В Microsoft подчёркивают, что современные веб-приложения часто содержат сотни сторонних компонентов, насчитывающих десятки тысяч строк кода. Всё это писали тысячи программистов. Корпорация из Редмонда считает, что такие условия не позволяют обеспечить разработку по-настоящему защищённого кода.

Авторы Application Inspector утверждают, что им удалось создать уникальный анализатор кода, который не помечает отдельные секции как «плохие» или «хорошие», а просто обращает внимание разработчиков на отдельные части.

Инструмент способен проверить миллионы строк кода компонентов, написанных на разных популярных языках программирования.

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