Printum и РЕД АДМ создают единый контур управления безопасной печатью

Printum и РЕД АДМ создают единый контур управления безопасной печатью

Printum и РЕД АДМ создают единый контур управления безопасной печатью

Российская система управления печатью Printum и система централизованного управления ИТ-инфраструктурой РЕД АДМ объявили о полной технической совместимости. Интеграция позволяет выстроить единый контур управления доступом, учётными записями и печатью в корпоративных инфраструктурах — от небольших офисов до распределённых сетей с множеством филиалов.

Во многих компаниях печать и сканирование до сих пор существуют как отдельная, «параллельная» инфраструктура: с собственными настройками, администраторами и рисками утечек.

Новая интеграция меняет этот подход. Управление печатью становится частью общей доменной политики — наряду с доступом к системам, сервисам и корпоративным ресурсам.

Теперь политики печати, сканирования и копирования можно напрямую связывать с ролями и группами пользователей, а доступ назначать и отзывать централизованно — через те же механизмы, которые используются для управления доменом и объектами ИТ-инфраструктуры. Это снижает количество «слепых зон» и упрощает администрирование.

Совместная дорожная карта Printum и РЕД АДМ предполагает более глубокую интеграцию. Элементы управления печатью будут доступны непосредственно в интерфейсе РЕД АДМ, а изменения в ролях и группах автоматически будут отражаться в правах на печать, сканирование и копирование. Администратору не потребуется поддерживать отдельные инструменты или политики — всё управление будет встроено в общую доменную структуру.

Для корпоративных заказчиков это означает переход к более унифицированной модели администрирования. Все ключевые операции выполняются через единый веб-интерфейс РЕД АДМ, а печать становится полноценной частью системы контроля доступа. Интеграция также рассчитана на масштабирование: решение подходит как для небольших организаций, так и для инфраструктур федерального уровня, включая среды с несколькими доменами.

Отдельно отмечается поддержка гетерогенных инфраструктур. Printum и РЕД АДМ могут работать в средах со смешанным набором систем на базе Linux и Windows, а также выстраивать доверительные отношения с Microsoft Active Directory, что упрощает поэтапную миграцию с зарубежных решений.

В Printum называют интеграцию логичным шагом в сторону более централизованного и управляемого подхода к печати, а в РЕД СОФТ подчёркивают, что совместимость расширяет возможности РЕД АДМ как универсального инструмента управления ИТ-инфраструктурой.

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