Новая версия платформы Varonis защищает от рисков удаленной работы

Новая версия платформы Varonis защищает от рисков удаленной работы

Новая версия платформы Varonis защищает от рисков удаленной работы

Компания Varonis выпустила обновление платформы кибербезопасности Varonis Data Security Platform. Новая версия платформы содержит инструменты контроля удаленных подключений, защиты корпоративных данных в облачных приложениях и платформах для совместной работы, а также расширенную аналитику для раннего выявления внутренних угроз и кибератак.

«До пандемии коронавируса директорам по информационной безопасности приходилось беспокоиться о пяти офисах на 1500 пользователей с несколькими удаленными сотрудниками. Сегодня им приходится беспокоиться о 1500 уязвимых домашних офисах, где удаленные сотрудники часто используют незащищенные компьютеры для доступа к критически важным данным через VPN. В этих условиях директорам по информационной безопасности критически важно знать, как сотрудники подключаются к корпоративным сетям, к каким данным получают доступ, и с кем ими делятся. Обновленная платформа кибербезопасности призвана дать ответы на эти и многие другие вопросы», — рассказывает глава Varonis в России Даниэль Гутман.

Для мониторинга и контроля удаленных подключений в новой версии платформы появились дашборды с ключевыми индикаторами риска, например, активные VPN-подключения из черного списка стран, привилегированный доступ к доменам с низкой репутацией и другие.

Обновленная платформа кибербезопасности Varonis обеспечивает ранее обнаружение признаков внутренних угроз и кибератак, независимо от того, каким образом злоумышленник пытается войти в систему: перебирая пароли, используя программы-вымогатели, или целенаправленно изучая инфраструктуру. Для этого разработаны специальные алгоритмы анализа, встроенные в платформу и помогающие оперативно находить индикаторы компрометации: попытки неудачного входа через VPN от отключенных пользователей или загрузку большого объема данных через веб-версию электронной почты.

Популярные ныне Office 365 и Microsoft Teams все еще являются «слепой зоной» для офицеров информационной безопасности. Платформа кибербезопасности Varonis обеспечивает прозрачную картину движения и использования данных в этих приложениях, а также выявление рисков утечки данных благодаря встроенным моделям угроз. Кроме того, в платформе появились новые отчеты, которые отображают сведения о данных, доступных извне, и данных, открытых для общего доступа, через общедоступные ссылки.

«Varonis обладает уникальной возможностью обнаружения угроз путем объединения нескольких труднодоступных потоков данных. Эти инновации, реализованные в обновленной платформе кибербезопасности, решают возникшие из-за всеобщей удаленной работы проблемы: дают компаниям понимание, куда направляется конфиденциальная информация, возможность предоставлять к ней доступ только определенным сотрудникам и обнаруживать даже продвинутые кибератаки», — рассказал глава Varonis в России Даниэль Гутман.

Все эти функции доступны в рамках версии 8, а некоторые из них доступны в виде патчей к версии 7.

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