В Kaspersky Research Sandbox 3.0 появились VNC-режим и поддержка AMSI

В Kaspersky Research Sandbox 3.0 появились VNC-режим и поддержка AMSI

В Kaspersky Research Sandbox 3.0 появились VNC-режим и поддержка AMSI

«Лаборатория Касперского» представила новую версию песочницы Kaspersky Research Sandbox 3.0. В обновлении появились возможности для более глубокого анализа вредоносных файлов, улучшено взаимодействие с системой в реальном времени, а требования к инфраструктуре стали ниже.

Что изменилось:

  • Интерактивный режим через VNC. Теперь специалисты могут подключаться к среде, в которой «детонируется» подозрительный файл, и наблюдать за его поведением в реальном времени. Можно вручную запускать дополнительные инструменты и анализировать, как именно программа себя ведёт — это особенно полезно при изучении сложных или адаптивных угроз.
  • Более детальный статический анализ. Расширен набор проверок для исполняемых файлов. Песочница ищет строки, заголовки, таблицы импорта и экспорта, строит график энтропии и другие характеристики, которые могут указывать на вредоносность.
  • Интеграция с Microsoft AMSI. Это позволяет лучше выявлять вредоносные PowerShell-скрипты, особенно те, что используют обфускацию. Ранее такие скрипты могли оставаться незамеченными.
  • Выбор источника данных о киберугрозах. Теперь можно использовать не только закрытую инфраструктуру Kaspersky Private Security Network, но и общую Kaspersky Security Network. Это упрощает развёртывание и снижает требования к оборудованию: для работы достаточно одного сервера.
  • Обновлённый интерфейс. Изменения коснулись, в частности, страницы с системной активностью: появилась возможность фильтровать данные и искать нужную информацию в истории анализов. Это упрощает работу и помогает быстрее находить важные события.

В итоге песочницу можно использовать даже при ограниченных ресурсах, а аналитикам стало удобнее отслеживать поведение вредоносных программ и получать более точные данные для дальнейшего расследования.

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