В RuSIEM перешёл очередной специалист из Group-IB — Яков Ставринов

В RuSIEM перешёл очередной специалист из Group-IB — Яков Ставринов

В RuSIEM перешёл очередной специалист из Group-IB — Яков Ставринов

На фоне текущей ситуации с коронавирусом, изменения парадигмы работы многих компаний и усиления роли ИТ и ИБ в бизнес-процессах, RuSIEM продолжает активно развиваться и усиливать свою команду. В августе должность коммерческого директора занял Яков Ставринов, перешедший в компанию из Group-IB.

Яков окончил в 2005 году Сибирскую автомобильно-дорожную академию по специальности «Менеджмент организаций». Трудовую деятельность начал в 2006 году в Омской компании «Бизнес техника», затем работал в компании «SoftlineTrade», а также участвовал в стартапе и вел проект vbnh.ru. После переезда в Москву Яков занимался продвижением систем искусственного интеллекта в организации «Лаборатория Наносемантика», возглавлял направление по работе с финансовыми институтами в компании «Аладдин Р.Д.». До перехода в RuSIEM работал в Group IB, где в качестве директора по продажам вел направление финансовых институтов.

В качестве коммерческого директора компании RuSIEM Яков будет решать задачи по выстраиванию новых и развитию уже существующих каналов продаж. Он займется развитием партнерского канала, как классического, так и технологического, не только на внутреннем рынке России, но и в странах СНГ (Белоруссия, Казахстан, Узбекистан, Армения, Грузия, Таджикистан), запуском новой партнерской программы RuSIEM и дальнейшим усилением и развитием команды через привлечение новых сотрудников.

Максим Степченков, совладелец компании RuSIEM говорит:

«Я давно находился в процессе поиска коммерческого директора, который помог бы мне выстроить в первую очередь партнерский канал. Продукт уже достаточно зрелый, и мы делаем прорыв не только на российском рынке, но и за пределами СНГ, так, например, активно вышли на рынки Юго-Восточной Азии и Европы. После прихода Якова я хочу сфокусироваться на визионерстве и развитии новых рынков и новых продуктов. Так, совместно со Сколково, мы планируем запустить программу по поддержке стартапов и встраиванию их в наши продукты. А вместе с новым техническим директором уверен, что сможем вывести на международный рынок несколько новых и интересных решений».

«В первую очередь я хочу поблагодарить за свой опыт и знания компании, в которых мне посчастливилось работать до прихода в RuSIEM, — сказал Яков Ставринов. — Основной вывод, который был мной сделан из моего опыта: нанимая сильных людей, не надо говорить им что делать, максимум что должна дать им компания — это направление и поддержку. Основа и фундамент успешной компаний — это в первую очередь люди, которые знают, что они делают историю, историю свою и историю компании. Именно на этом принципе сформирована новая команда. Понимая, что зрелость информационной безопасности в России начинает выходить на достойный уровень, я знаю, что нельзя построить защиту на одном решении. Как правило, это комплекс решений, сведения из которых используются для мониторинга и выявления инцидентов в SIEM-системе. Компания RuSIEM будет фокусироваться на технологическом партнёрстве с игроками рынка ИБ, и это одна из основных задач в ближайшее время».

На прошлой неделе мы писали, что Антон Фишман, занимавший должность руководителя департамента системных решений компании Group-IB, присоединился к команде RuSIEM.

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