Kaspersky разработала два новых национальных стандарта

Kaspersky разработала два новых национальных стандарта

Kaspersky разработала два новых национальных стандарта

С апреля 2023 года введены в действие два знаковых национальных стандарта (ПНСТ) на системы с разделением доменов. Стандарты были разработаны «Лабораторией Касперского» и приняты ТК 194 «Киберфизические системы». Они определяют базовые понятия и основные архитектурные принципы, заложенные в системы с разделением доменов, в том числе в KasperskyOS.

Необходимость в стандартах возникла в связи с тем, что в ходе разработки операционной системы KasperskyOSспециалисты компании обнаружили, что в отечественных документах и даже в учебниках по безопасности отсутствовали термины, определения и понятия, на которые можно было бы ссылаться при описании проектных архитектурных решений. Нужно было адаптировать термины и опыт из зарубежных документов. Во избежание расхождений в переводе и интерпретации понятий было принято решение провести работу над национальными стандартами.

Практический подход к созданию систем с разделением доменов активно исследуется и реализуется примерно с начала двухтысячных годов. Он может применяться при создании конструктивно безопасных систем, но эффективен именно в комплексе, а в отрыве от других методов может не дать нужный результат. В его основе лежит стратегия построения систем, требующих функциональной и информационной безопасности с высокой степенью уверенности.

«Сейчас документы носят статус предварительных, но это означает лишь, что необходимо накопить опыт в процессе их применения, поскольку речь идёт о новых для отечественной практики понятиях, терминах и определениях. Условия применения точно такие же, как и стандартов ГОСТ. Таким образом работа над KasperskyOSстала двигателем к созданию национального стандартизованного подхода. Мы гордимся этим», ― комментирует Екатерина Рудина, руководитель группы аналитиков по информационной безопасности Kaspersky ICS CERT.

Подробно с новыми стандартами можно ознакомиться по ссылкам:

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