Google купила производителя средств анализа кода

Google купила производителя средств анализа кода

...

Приобретенная компания называется Zynamics и поставляет разнообразные решения для исследования кода программного обеспечения (проще говоря, реверс-инжиниринга). Зачем эти технологии нужны Google, пока что доподлинно не известно.



Объект сделки был основан в 2004 году. С тех пор Zynamics спроектировала, построила и вывела на рынок несколько различных продуктов, каждый из которых имеет свое специфическое назначение. В частности, сообщается, что разработки компании позволяют искать уязвимости и формировать данные для их срабатывания, изучать обновления безопасности, выявлять в коде фрагменты свободно распространяемого и открытого ПО. Портфель предложений Zynamics состоит из четырех аналитических инструментов: BinDiff, VxClass, BinNavi и BinCrowd.


BinDiff - это средство сравнения двоичных файлов; согласно описанию, предложенному производителем, его задача - содействовать специалистам по выявлению уязвимостей в поиске и исследовании сходств и различий в дезассемблированном материале. VxClass, в свою очередь, предназначен для структурного сопоставления исполняемых объектов в обход тех или иных модификаций кода - таких, например, как изменение порядка следования команд или обфускация строк. Продукт BinNavi компания-разработчик позиционирует как "инструмент деконструирования двоичного кода", который должен ассистировать аналитику в процессе поиска уязвимостей; что же касается решения под названием BinCrowd, то с его помощью можно создавать некое единое хранилище (репозиторий) дезассемблированных данных и открывать совместный доступ к нему.


Официальный представитель Google воздержался от подробных разъяснений относительно дальнейших планов поискового гиганта по использованию технологий купленной компании. Он лишь сообщил, что "мы очень рады приветствовать команду Zynamics в наших рядах, и надеемся, что их инструменты и навыки борьбы с вредоносным программным обеспечением помогут нам повысить защищенность пользователей продуктов Google".


eWeek

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru