Т1 Cloud, SolidLab вывели на рынок платформу защищённой облачной разработки

Т1 Cloud, SolidLab вывели на рынок платформу защищённой облачной разработки

Т1 Cloud, SolidLab вывели на рынок платформу защищённой облачной разработки

Облачный провайдер Т1 Cloud и компания SolidLab выводят на рынок платформу защищённой облачной разработки «Secure SDLC в облаке» для крупных и средних компаний, ведущих разработку цифровых продуктов. Широкий набор облачных сервисов защитит бизнес-приложения в процессе их создания от значительного материального и репутационного ущерба.

Платформа позволит своевременно выявлять недостатки в информационной безопасности на всех этапах жизненного цикла приложений, повышать компетенции специалистов в вопросах защищенной разработки и благодаря этому снижать риски в будущем.

В состав Secure SDLC входят экспертные сервисы: консультации по защищенной архитектуре, ручной анализ защищенности, обучение практикам безопасного кодирования, обеспечение соответствия актуальным требованиям. Также решение включает в себя сервисы автоматизированного анализа защищенности.

Для оценки эффективности выбранных сервисов заказчик может воспользоваться услугами совместной лаборатории T1 Cloud и SolidLab. В ней уже развернуты основные классы решений Secure SDLC/DevSecOps, она предназначена для всестороннего тестирования и обеспечения максимальной готовности продуктов, выводимых на рынок.

Secure SDLC в облаке – первое на российском рынке полнофункциональное облачное решение в направлении защищенной разработки приложений для организаций, ведущих внутреннюю разработку приложений либо заказывающих ее у сторонних исполнителей. Среди потенциальных заказчиков: онлайн-компании, организации из кредитно-финансовой сферы, ритейла, медиа, промышленности и ТЭК, а также вендоры ПО и компании, осуществляющие заказную разработку программных продуктов.

Решения предлагаются в формате Managed Services — набора услуг, построенных на технологической платформе T1 Cloud с использованием специализированных программных продуктов и профессиональных сервисов SolidLab. 

«Мы отмечаем значительное повышение спроса на сервисы по кибербезопасности. Согласно прогнозу Accenture, в 2021 году объем мирового рынка ИБ увеличится на 66% и составит $202 млрд. Его рост стимулируют как усиление требований регуляторов в области обеспечения защищенности приложений, так и действия злоумышленников, нацеленные на уязвимости в критичных бизнес-приложениях и процессах разработки. Благодаря решениям Secure SDLC разработчики могут сфокусироваться на профильных задачах, доверив профессионалам вопросы повышения защищенности приложений. Заказчики сервиса в полной мере могут реализовать принцип безопасности Zero Trust (нулевое доверие) в отношении разработчиков. Модель безопасности Zero Trust подразумевает подтверждение всеми пользователями или устройствами своих данных при каждом запросе доступа к какому-либо ресурсу внутри или за пределами сети», — сообщил Михаил Блинов, генеральный директор облачного провайдера T1 Cloud.

«Совместное решение с T1 Cloud — первое по своей специфике на российском рынке. Линейка автоматизированных сервисов разработана таким образом, чтобы удовлетворять требованиям различных категорий заказчиков (госсектора и бизнеса), как предпочитающих использовать продукты отечественной разработки или инструменты с открытым исходным кодом, так и нацеленных на использование популярных зарубежных решений, — добавил Сергей Лахин, коммерческий директор ООО «СолидСофт» (входит в ГК SolidLab). — Мы применяем модульный подход, при котором заказчик может выбрать тот состав и объем сервисов, который ему необходим, в том числе, для встраивания в собственную сервисную модель».

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