• Теги
    • избранные теги
    • Компании2861
      • Показать ещё
      • Показать ещё
      Страны / Регионы389
      • Показать ещё
      • Показать ещё
      Международные организации42
      • Показать ещё
      • Показать ещё
      • Показать ещё
02 декабря, 17:30

The Zacks Analyst Blog Highlights: Visa, Procter & Gamble, Coca-Cola and Cisco Systems

The Zacks Analyst Blog Highlights: Visa, Procter & Gamble, Coca-Cola and Cisco Systems

02 декабря, 16:10

European Commission Adds Members to Digital Skill Coalition

The EC's flagship agenda for Eurozone has unveiled a number of actions to ensure that the right training, the right skills and the right support is available to the citizens of EU.

02 декабря, 16:00

Move Your Analytics Operation from Artisanal to Autonomous

Many organizations today are wondering how to get into machine learning, and what it means for their existing analytics operation. There are many different types of machine learning, and a variety of definitions of the term. I view machine learning as any data-driven approach to explanations, classifications, and predictions that uses automation to construct a model. The computer constructing the model “learns” during the construction process what model best fits the data. Some machine learning models continue to improve their results over time, but most don’t. Machine learning, in other words, is a form of automating your analytics. And it has the potential to make human analysts wildly more productive. To illustrate the movement from “artisanal analytics” to “autonomous analytics,” I’ll provide an (anonymous) detailed example. The company involved is a large, well-known technology and services vendor, with over 5 million businesses as customers, 50 major product and service categories, and hundreds of applications. Each of its customer organizations has on average four key buyers. The company needed to target sales and marketing approaches to each company and potential buyer. To do this, it created a score for each customer executive, reflecting their propensity and ability to buy the company’s offerings, so that sales and marketing approaches could be more effective. This approach is called “propensity modeling,” and it can be done with either traditional or autonomous analytics approaches. Using traditional human-crafted modeling, the company once employed 35 offshore statisticians to generate 150 propensity models a year. Then it hired a company called Modern Analytics that specializes in autonomous analytics, or what it calls the “Model Factory.” Machine learning approaches quickly bumped the number of models up to 350 in the first year, 1500 in the second, and now to about 5000 models. The models use 5 trillion pieces of information to generate over 11 billion scores a month predicting a particular customer executive’s propensity to buy particular products or respond to particular marketing approaches. 80,000 different tactics are recommended to help persuade customers to buy. Using traditional approaches to propensity modeling to yield this level of granularity would require thousands of human analysts if it were possible at all. Insight Center The Next Analytics Age Sponsored by SAS Harnessing the power of machine learning and other technologies. There is still some human labor involved. Modern Analytics uses fewer than 2.5 full-time employees to create the models and scores. 95% of the models are produced without human intervention, but in the remaining cases people need to intervene to fix something. The technology company does have to employ several people to explain and evangelize for the models to sales and marketing people, but far fewer than the 35 statisticians it previously used. If your company already has some analytical skills, it may be able to do machine learning models by itself. Cisco Systems, for example, went from doing tens of artisanal propensity models to tens of thousands of autonomously generated ones. A small group of analysts and data scientists in a group called Global Customer Insights generates these models each quarter. Turning your current analytics operation into a machine-learning-savvy “model factory” requires some changes, of course. First of all, your analytics experts are going to need some new skills. Instead of painstakingly identifying variables and constructing models, machine learning analysts or data scientists need to focus on assembling large volumes of data and monitoring outputs for relevance and reasonability. They may also need to work with some new tools. Vendors of proprietary analytics software are rapidly adding machine learning capabilities, but many algorithms are available in open source formats that provide less support to users. And since machine learning models typically operate on large amounts of data and are computationally-intensive, it’s important for analysts to employ in-memory or elastic cloud (infinitely expandable) hardware environments. These technologies can handle the largest datasets and can dramatically accelerate computation speeds. If there is already a central analytics group or center of excellence in place, it probably already has the statistical expertise in place to interpret machine learning models to some degree. But full interpretation is very difficult. When there are thousands of models in place to address a business process, it may be impossible to interpret each one. And some variations on machine learning—neural networks and their more detailed cousin, deep learning—are virtually impossible to interpret. We end up knowing which variables predict an outcome, but we don’t know why. The lack of transparency from machine learning is one of the greatest cultural and leadership challenges to overcome with the technology. Managers must learn to trust models that they don’t fully understand. The key is to be vigilant about whether the models are actually working. If, for example, they no longer do a good job of predicting lift from a marketing program or sales from concerted sales force attention, it’s probably time to revisit them. The world is a big and complex place, and there is increasingly data available that reflects its size and complexity. We can’t deal with it all using traditional, human-crafted analytical methods. Organizations with some familiarity with those methods, however, will have an easier time transitioning to more autonomous approaches involving machine learning. The time is now to begin such a transition.

02 декабря, 01:31

4 Biggest Losers for the Dow in November

Most of the index's components notched up significant gains over this period with only a few ending in the red.

02 декабря, 01:24

Ericsson's New Solution to Cut Network Build Time by Half

Ericsson (ERIC) has launched Accelerated Network Build, a new solution to streamline and accelerate the network build process for operators.

01 декабря, 16:34

Nutanix (NTNX) Loss Widens, Revenues Increase Y/Y in Q1

Nutanix Inc. (NTNX) share price fell more than 6% to close at $32.00 on Nov 30, after the company reported disappointing first-quarter fiscal 2017 results.

30 ноября, 16:55

Wall Street. Акции на премаркете

(компания / тикер / цена / изменение ($/%) / проторгованый объем) 3M Co MMM 173 0.23(0.1331%) 1000 ALCOA INC. AA 30.14 0.41(1.3791%) 4947 ALTRIA GROUP INC. MO 65.33 0.15(0.2301%) 450 Amazon.com Inc., NASDAQ AMZN 766.17 3.65(0.4787%) 46577 American Express Co AXP 71.6 0.11(0.1539%) 685 Apple Inc. AAPL 111.7 0.24(0.2153%) 25514 Barrick Gold Corporation, NYSE ABX 15.34 -0.10(-0.6477%) 63728 Boeing Co BA 152.19 0.55(0.3627%) 502 Caterpillar Inc CAT 95.7 1.66(1.7652%) 13020 Chevron Corp CVX 112.19 2.85(2.6066%) 74046 Cisco Systems Inc CSCO 29.84 0.01(0.0335%) 2057 Citigroup Inc., NYSE C 56.1 0.58(1.0447%) 13964 Deere & Company, NYSE DE 100.98 0.63(0.6278%) 785 E. I. du Pont de Nemours and Co DD 71.55 0.35(0.4916%) 728 Exxon Mobil Corp XOM 88.22 2.32(2.7008%) 165584 Facebook, Inc. FB 120.12 -0.75(-0.6205%) 165507 Ford Motor Co. F 11.96 0.04(0.3356%) 11425 Freeport-McMoRan Copper & Gold Inc., NYSE FCX 15.41 0.44(2.9392%) 428763 General Electric Co GE 31.25 0.20(0.6441%) 21073 General Motors Company, NYSE GM 34.75 0.18(0.5207%) 13349 Goldman Sachs GS 214.54 2.79(1.3176%) 13364 Google Inc. GOOG 772 1.16(0.1505%) 5153 Intel Corp INTC 35.35 0.04(0.1133%) 1005 International Business Machines Co... IBM 163.86 0.33(0.2018%) 157 International Paper Company IP 49.2 0.36(0.7371%) 400 Johnson & Johnson JNJ 112.75 0.27(0.24%) 2222 JPMorgan Chase and Co JPM 79.64 0.72(0.9123%) 14986 Merck & Co Inc

30 ноября, 01:19

Ericsson to Drive Digital Transformation for Claro Colombia

Ericsson (ERIC) picked by Claro Colombia for transforming its legacy OSS/BSS architecture.

29 ноября, 16:51

Wall Street. Акции на премаркете

(компания / тикер / цена / изменение ($/%) / проторгованый объем) ALCOA INC. AA 30.21 -0.65(-2.1063%) 12300 Amazon.com Inc., NASDAQ AMZN 769.37 2.60(0.3391%) 11054 AT&T Inc T 39.68 0.14(0.3541%) 7529 Barrick Gold Corporation, NYSE ABX 15.05 -0.35(-2.2727%) 63015 Caterpillar Inc CAT 94.2 -0.70(-0.7376%) 4058 Chevron Corp CVX 109.74 -0.76(-0.6878%) 1550 Cisco Systems Inc CSCO 30.1 0.18(0.6016%) 534 Citigroup Inc., NYSE C 55.51 0.04(0.0721%) 42745 Deere & Company, NYSE DE 101.5 -0.20(-0.1967%) 6418 Exxon Mobil Corp XOM 85.86 -0.61(-0.7054%) 3560 Facebook, Inc. FB 120.45 0.04(0.0332%) 25434 Ford Motor Co. F 11.95 0.03(0.2517%) 5602 Freeport-McMoRan Copper & Gold Inc., NYSE FCX 15.22 -0.56(-3.5488%) 255768 Home Depot Inc HD 130.25 0.30(0.2309%) 1000 HONEYWELL INTERNATIONAL INC. HON 30.1 0.18(0.6016%) 534 Intel Corp INTC 35.66 0.15(0.4224%) 1341 International Business Machines Co... IBM 164.25 -0.27(-0.1641%) 173 JPMorgan Chase and Co JPM 78.78 0.46(0.5873%) 300 McDonald's Corp MCD 30.1 0.18(0.6016%) 534 Pfizer Inc PFE 31.84 0.30(0.9512%) 24037 Procter & Gamble Co PG 83.39 0.32(0.3852%) 425 Starbucks Corporation, NASDAQ SBUX 57.79 0.20(0.3473%) 1515 Tesla Motors, Inc., NASDAQ TSLA 196.1 -0.02(-0.0102%) 7693 The Coca-Cola Co KO 41.45 0.05(0.1208%) 5674 Twitter, Inc., NYSE TWTR 11.95 0.03(0.2517%) 5602 UnitedHealth Group Inc UNH 157.2 5.09(3.3463%) 27685 Verizon Communications Inc VZ 51.44 0.32(0.626%) 205 Walt Disney Co

29 ноября, 00:40

What's in Store for Pure Storage (PSTG) in Q3 Earnings?

Pure Storage, Inc. (PSTG) is scheduled to report third-quarter fiscal 2017 (ended Oct 2016) results after the market closes on Nov 30.

28 ноября, 16:51

Wall Street. Акции на премаркете

(компания / тикер / цена / изменение ($/%) / проторгованый объем) Amazon.com Inc., NASDAQ AMZN 776.55 -3.82(-0.4895%) 17854 Apple Inc. AAPL 111.57 -0.22(-0.1968%) 34240 AT&T Inc T 39.15 -0.06(-0.153%) 1675 Barrick Gold Corporation, NYSE ABX 14.99 0.25(1.6961%) 67052 Boeing Co BA 148.81 -1.23(-0.8198%) 2173 Chevron Corp CVX 110.8 -0.20(-0.1802%) 1629 Cisco Systems Inc CSCO 30.11 0.02(0.0665%) 20883 Citigroup Inc., NYSE C 56.25 -0.53(-0.9334%) 16037 Deere & Company, NYSE DE 103.5 -0.42(-0.4042%) 3791 Exxon Mobil Corp XOM 86.5 -0.62(-0.7117%) 7920 Facebook, Inc. FB 119.9 -0.48(-0.3987%) 34831 FedEx Corporation, NYSE FDX 191.15 -0.38(-0.1984%) 1025 Ford Motor Co. F 12.01 -0.03(-0.2492%) 19795 Freeport-McMoRan Copper & Gold Inc., NYSE FCX 15.83 -0.17(-1.0625%) 186101 General Electric Co GE 31.22 -0.22(-0.6997%) 8617 Goldman Sachs GS 210.2 -1.18(-0.5582%) 4632 Google Inc. GOOG 758.5 -3.18(-0.4175%) 1329 Home Depot Inc HD 131.28 -0.29(-0.2204%) 530 Intel Corp INTC 35.2 -0.24(-0.6772%) 7489 International Business Machines Co... IBM 162.6 -0.54(-0.331%) 439 Johnson & Johnson JNJ 114.4 0.27(0.2366%) 1115 JPMorgan Chase and Co JPM 78.25 -0.58(-0.7358%) 8724 McDonald's Corp MCD 120.52 -0.14(-0.116%) 405 Merck & Co Inc MRK 62.23 0.02(0.0321%) 495 Microsoft Corp MSFT 60.41 -0.12(-0.1982%) 4383 Nike NKE 51.84 0.32(0.6211%) 2214 Pfizer Inc PFE 31.6 -0.09(-0.284%) 3112 Tesla Motors, Inc., NASDAQ TSLA

28 ноября, 14:38

Verizon Retail Index Sees High eCommerce Holiday Traffic

Verizon (VZ) Retail Index reported high eCommerce and mCommerce holiday traffic.

25 ноября, 21:30

Обзор фондового рынка США за неделю

Основные фондовые индексы США завершили сегодняшние торги выше нуля По итогам торговой недели: DOW +1.51%, S&P +1.44%, Nasdaq +1.45% В понедельник основные фондовые индексы США продемонстрировали умеренное повышение, так как инвесторы делали ставку на политику Трампа, и ожидали, что рынок будет дружественным. На динамику торгов также повлияли комментарии вице-председателя Федеральной резервной системы США Стэнли Фишера и рост нефтяных котировок. Г-н Фишер отметил, что некоторые налогово-бюджетные меры, предложенные Трампом, в частности, те, которые повышают производительность, могут повысить потенциал экономики и помочь противостоять некоторым долгосрочным экономическим проблемам. Тем не менее, как отметил Фишер, существует не так много возможностей, чтобы увеличить дефицит без негативных последствий в будущем. Цены на нефть выросли более чем на 4 процента, достигнув самого высокого уровня в течение трех недель, причиной чему было ослабление доллара и надежды на достижение договоренности странами ОПЕК по сокращению добычи нефти в конце ноября. Во вторник основные фондовые индексы США зафиксировали умеренное повышение. Dow преодолел 19000 пунктов, а S&P 500 пробил отметку 2200 пунктов впервые в истории, на фоне продолжающегося ралли из-за избрания Дональда Трампа президентом США. Кроме того, как стало известно, продажи жилья в США на вторичном рынке выросли в октябре до самого высокого уровня более чем за 9,5 лет на фоне отложенного спроса, предлагая больше доказательств ускорения экономического роста в четвертом квартале. Национальная ассоциация риелторов сообщила, что продажи домов на вторичном рынке увеличились на 2,0% до годового уровня 5,6 млн единиц, это самый высокий уровень темпов продаж с февраля 2007 года. Сентябрьский показатель был пересмотрен до 5,49 млн единиц с ранее сообщаемых 5,47 млн ​​единиц. В среду фондовые индексы США завершили торги смешано, но лишь с небольшим изменением. Индекс Dow Jones вновь обновил рекорды, в то время как падение акций технологических гигантов удержало индекс Nasdaq на отрицательной территории. Как стало известно, новые заказы на произведенные в США капитальные товары подскочили в октябре, что обусловлено ростом спроса на машины и ряд другого оборудования, это последний признак ускорения темпов экономического роста в начале 4-го квартала. Вместе с тем, окончательные результаты исследований, представленные Thomson-Reuters и Мичиганским институтом, показали, что индекс потребительских настроений вырос до 93,8 пункта по сравнению с окончательным чтением за октябрь 87,2 пункта и предварительным значением за ноябрь 91,6 пункта. Ожидалось, что индекс составит 91,6. Стоит также отметить, что объем продаж новых домов для одной семьи неожиданно уменьшился по итогам октября. Однако, эксперты считают, что это временное явление, учитывая продолжающееся улучшение на рынке труда. Министерство торговли США заявило, с учетом сезонных колебаний продажи новых домов снизились в октябре на 1,9%, достигнув 563,000 единиц (в пересчете на годовые темпы). Темпы продаж за сентябрь были пересмотрены до 574,000 единиц с 593,000 единиц. Ожидалось, что продажи домов на одну семью, на долю которых приходится около 9,1% от общего объема продаж, составят 593,000. В четверг фондовые рынки США были закрыты из-за празднования Дня Благодарения. В пятницу основные фондовые индексы США умеренно прибавили, при этом Dow, S&P 500 и Nasdaq достигли нового рекордно высокого уровня, чему способствовал успех потребительских акций в начале сезона праздничных покупок. В фокусе также оказались данные от Markit Economics, которые показали, что активность в сфере услуг США немного снизилась в ноябре, но осталась вблизи максимума ноября 2015 года. Индекс PMI для сферы услуг в ноябре уменьшился до 54,8 пункта с 54,8 пункта в предыдущем месяце. Экономисты ожидали, что показатель составит 54,8 пункта. В сегменте корпоративных новостей следует отметить слухи о возможных новых поглощениях в корпоративном сегменте. В частности, СМИ сообщили, что Amazon.com Inc. (AMZN) ведет переговоры о приобретении базирующегося в Дубае интернет-ритейлера Souq.com FZ за $1 млрд. Сделка, как ожидается, обеспечит компании присутствие в быстрорастущем ближневосточном рынке. Также стало известно, что компания Johnson & Johnson (JNJ) сделала предложение о покупке швейцарской Actelion Ltd., стоимость которой оценивается в $17 млрд. В отраслевом разрезе почти все сектора индекса S&P за период 21-25 ноября включительно зафиксировали повышение. Наибольший прирост показал сектор конгломератов (+5,3%). Максимальное снижение продемонстрировал сектор здравоохранения (+1,3%) Что касается компонентов индекса DOW, за прошедшую неделю повышение показали 21 из 30 акций, входящих в состав индекса. Наибольший отрицательный результат за неделю продемонстрировали акции Cisco Systems, Inc. (CSCO, -5.89%). Лидером были акции Verizon Communications Inc. (VZ, +4.80%).Источник: FxTeam

25 ноября, 20:15

Wall Street. Основные фондовые индексы США незначительно прибавили

Основные фондовые индексы США незначительно прибавили. Dow и S&P 500 достигли рекордно высокого уровня в Черную пятницу, чему способствовал успех потребительских акций в начале сезона праздничных покупок. Как показали сегодня предварительные данные, представленные Markit Economics, активность в сфере услуг США немного снизилась в ноябре, но при этом осталась вблизи самого высокого уровня с ноября 2015 года. Индекс менеджеров по снабжению (PMI) для сферы услуг в ноябре уменьшился до 54,8 пункта по сравнению с 54,8 пункта в предыдущем месяце. Напомним, чтение выше 50 пунктов указывает на расширение активности в секторе. Экономисты ожидали, что показатель составит 54,8 пункта. В сегменте корпоративных новостей следует отметить слухи о возможных новых поглощениях в корпоративном сегменте. В частности, СМИ сообщили, что Amazon.com Inc. (AMZN) ведет переговоры о приобретении базирующегося в Дубае интернет-ритейлера Souq.com FZ за $1 млрд. Сделка, как ожидается, обеспечит компании присутствие в быстрорастущем ближневосточном рынке. Также стало известно, что компания Johnson & Johnson (JNJ) сделала предложение о покупке швейцарской Actelion Ltd., стоимость которой оценивается в $17 млрд. По информации СМИ, переговоры все еще находятся на ранней стадии обсуждения сторонами. Стоимость нефти значительно снизилась сегодня, пострадав от усиления неопределенности по поводу того, сможет ли ОПЕК достигнуть соглашения о сокращении объема добычи нефти. Агентство Reuters, ссылаясь на свои источники, сообщило, что Саудовская Аравия не будет принимать участия в техническом совещании в формате ОПЕК+, которое состоится в понедельник. Компоненты индекса DOW преимущественно в плюсе (22 из 30). Больше остальных выросли акции Cisco Systems, Inc. (CSCO, +1.40%). Аутсайдером являются акции Caterpillar Inc. (CAT, -0.63%). Большинство индексов S&P в плюсе. Лидером является сектор конгломератов (+1.3%). Больше всего упал сектор основных материалов (-0.7%). На текущий момент: Dow 19106.00 +52.00 +0.27% S&P 500 2207.50 +6.75 +0.31% Nasdaq 100 4866.50 +17.00 +0.35% Oil 46.34 -1.62 -3.38% Gold 1180.40 -8.90 -0.75% U.S. 10yr 2.38 +0.02Источник: FxTeam

25 ноября, 16:58

Wall Street. Акции на премаркете

(компания / тикер / цена / изменение ($/%) / проторгованый объем) ALCOA INC. AA 31.5 -0.01(-0.0317%) 3582 ALTRIA GROUP INC. MO 64.21 0.19(0.2968%) 177200 Amazon.com Inc., NASDAQ AMZN 785.4 5.28(0.6768%) 25400 Apple Inc. AAPL 111.12 -0.11(-0.0989%) 20877 AT&T Inc T 38.97 0.24(0.6197%) 11893 Boeing Co BA 150 0.26(0.1736%) 702 Caterpillar Inc CAT 96.49 0.31(0.3223%) 16910 Chevron Corp CVX 110.6 -0.40(-0.3604%) 3210 Cisco Systems Inc CSCO 29.65 -0.06(-0.202%) 1340 Citigroup Inc., NYSE C 56.9 0.21(0.3704%) 10656 Deere & Company, NYSE DE 101.62 -0.55(-0.5383%) 16308 Exxon Mobil Corp XOM 86.31 -0.61(-0.7018%) 278 Facebook, Inc. FB 121.06 0.22(0.1821%) 76920 Ford Motor Co. F 86.31 -0.61(-0.7018%) 278 Freeport-McMoRan Copper & Gold Inc., NYSE FCX 16.34 0.13(0.802%) 1175264 General Electric Co GE 31.39 0.05(0.1595%) 2300 General Motors Company, NYSE GM 33.83 -0.03(-0.0886%) 1130 Goldman Sachs GS 212.26 -0.05(-0.0236%) 3042 Google Inc. GOOG 764.9 3.91(0.5138%) 2715 HONEYWELL INTERNATIONAL INC. HON 86.31 -0.61(-0.7018%) 278 Intel Corp INTC 35.25 0.05(0.142%) 3428 International Business Machines Co... IBM 161.84 -0.14(-0.0864%) 240 Johnson & Johnson JNJ 113.5 0.43(0.3803%) 863 JPMorgan Chase and Co JPM 79 0.14(0.1775%) 3029 Merck & Co Inc MRK 61.8 0.16(0.2596%) 1711 Microsoft Corp MSFT 60.42 0.02(0.0331%) 4998 Nike NKE 51.5 0.16(0.3116%) 3346 Pfizer Inc

25 ноября, 16:23

Palo Alto Networks (PANW) Down to Strong Sell on Weak Q1

On Nov 24, 2016, Zacks Investment Research downgraded Palo Alto Networks Inc. (PANW) to a Zacks Rank #5 (Strong Sell).

23 ноября, 17:30

The Zacks Analyst Blog Highlights: Apple, Cisco, Intel, NVIDIA and Facebook

The Zacks Analyst Blog Highlights: Apple, Cisco, Intel, NVIDIA and Facebook

23 ноября, 16:35

Ericsson (ERIC) to Provide Media Delivery Services for SBS

Ericsson (ERIC) signed an exclusive contract to provide media delivery services for Australian public service broadcaster, SBS.

22 ноября, 23:00

Tech Stock Roundup: iPhones, A.I., Self-Driving Cars and More

Last week was an exciting one with some rumors about Apple's (AAPL) iPhone manufacturing in the U.S., Cisco's (CSCO) earnings report, Intel's (INTC) first AI Day plus lots more.

22 ноября, 15:56

Palo Alto Networks (PANW) Q1 Loss Widens; Revenues Miss

Palo Alto Networks Inc. (PANW) reported lower-than-expected first quarter of fiscal 2017 results.

30 декабря 2013, 13:44

АНБ собирало информацию с компьютеров по всему миру, взламывая самые сложные системы

 Немецкий журнал "Шпигель" обнародовал данные об операциях специального подразделения Агентства национальной безопасности (АНБ) США, свидетельствующие об успешных перехватах информации с компьютеров по всему миру, сообщает в понедельник агентство АП.Согласно этим документам, взламывались самые сложные системы защиты и похищались, в частности, даже данные с системы внутренней передачи информации компании Microsoft.Опубликованные в "Шпигеле" сведения относятся к отделу АНБ Tailored Access Operations (TAO). Ссылаясь на внутренние документы АНБ, журнал сообщает, что ТАО располагало набором высокотехнологичных устройств для особенно сложных для взлома систем, включая USB-брелоки, оснащенные радиопередатчиками для ретрансляции похищенных данных, мнимые базовые станции для перехвата сигналов мобильных телефонов.АНБ, отмечает журнал, не полагается на шпионское оборудование в стиле Джеймса Бонда. В некоторых случаях, описываемых в издании, хакеры спецслужбы США использовали изъяны в структуре Интернета для размещения вирусных программ на определенных компьютерах. В других случаях использовались слабости в системе защиты таких ведущих мировых компаний, как Cisco Systems, Inc и китайская Huawei Technologies Ltd."Шпигель", среди прочего, ссылается на документы 2008 года, в которых перечисляются уязвимые места американских компаний, которыми может воспользоваться АНБ, в частности, базирующейся в Калифорнии Western Digital и Dell Inc в Техасе.В статье в немецком журнале отмечается, что АНБ тем самым "компрометировало технологию и продукцию американских компаний".По данным "Шпигеля", ТАО могло размещать "жучки" на компьютерном оборудовании своих коллег из ФБР и ЦРУ. В одном из процитированных "Шпигелем" документов говорится, что подобные операции АНБ были наиболее плодотворными, позволяя собирать разведданные со всего мира.АП называет особенно поразительным откровением способность АНБ следить за отчетами об аварийном завершении работы Microsoft с целью размещения шпионского ПО на компьютерах, использующих систему Windows. В одном из документов, цитируемых журналом, АНБ иронизирует над Microsoft, пародируя стандартное сообщение об ошибке и заменяя его такой фразой: "Эта информация может быть перехвачена иностранной радиоразведкой для сбора детальных данных и использования в своих целях вашего компьютера".АП цитирует представителя компании Microsoft, заявившего, что Microsoft не предоставляет администрации США прямого и беспрепятственного доступа к данным своих клиентов. "Мы были бы серьезно обеспокоены, если утверждения о подобных действиях администрации соответствуют действительности", - отметил представитель компании."Шпигель" не называет источник своей нынешней публикации, однако, как напоминает АП, ранее журнал опубликовал серию материалов, базирующихся на утечках бывшего сотрудника АНБ Эдварда Сноудена. http://www.interfax.by/news/world/144788