PT Sandbox добавили в реестр российских программ с ИИ

PT Sandbox добавили в реестр российских программ с ИИ

PT Sandbox добавили в реестр российских программ с ИИ

Песочница PT Sandbox первой среди других продуктов этого класса была отмечена в едином реестре российских программ как продукт, использующий технологии искусственного интеллекта. Продукт предназначен для защиты от целевых и массовых атак, в которых применяется современные вредоносные программы.

ML-система PT Sandbox анализирует более 8500 признаков поведения объекта с точки зрения тех процессов, которые они запускают. Процессы, в свою очередь, создают системные вызовы, мы учитываем их последовательность и некоторые паттерны.

Благодаря такому комплексному анализу повышается точность выявления неизвестных целенаправленных угроз. Например, на одной из кибербитв Standoff атакующие запустили вредоносную программу, которая перед началом своей активности создала цепочку подпроцессов в количестве 100 штук.

ML-решение заметило эту аномалию, в то время как классической сигнатуры[3] для ее обнаружении в продукте не было. Так алгоритм, помимо прочего, помогает расширять экспертизу, используемую в PT Sandbox.

Эксперты продолжают тестировать модель на новых данных, повышая точность обнаружения угроз, а также обучать ее с учетом особенностей IT-инфраструктуры клиентов.

«Злоумышленники постоянно совершенствуют вредоносное ПО, стремясь сделать его невидимым для классических средств защиты, — комментирует Сергей Осипов, руководитель направления защиты от вредоносного ПО в компании Positive Technologies. — Передовая песочница PT Sandbox обнаруживает такие программы в файлах. Продукт проводит комплексные и глубокие проверки, в том числе с помощью ML-системы, которая реализует поведенческий анализ трасс процессов и обнаруживает в них вредоносное и нетипичное ПО. Запись в реестре российского ПО официально признает, что продукт содержит технологии искусственного интеллекта. Это подтверждение будет важно в первую очередь тем компаниям, для которых наличие технологий ИИ в продукте — обязательное условие».

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