Платформа DeepSAFE обеспечит защиту на системном уровне

Платформа McAfee DeepSAFE обеспечит защиту на системном уровне

Компания McAfee презентовала свою новую разработку  – платформу DeepSAFE, которая призвана заполнить нишу, образовавшуюся между имеющимися низкоуровневыми средствами защиты и антивирусными приложениями, работающими на уровне операционной системы. Данное решение является первым совместным продуктом Intel и McAfee.

По мнению заместителя генерального директора по вопросам корпоративной стратегии Вимала Солански, создание этой операционной системы обусловлено тем, что злоумышленники все больше уделяют внимание созданию и распространению различных вредоносных программ, действующих на недоступном обычным антивирусным сканерам уровне. Данная платформа обеспечит возможность интеграции существующих средств защиты на низший уровень и таким образом, проникновение и запуск на компьютер различных руткитов или иного ВПО, сокрытого для детектирования, станет невозможным.  

Данное решение поможет заполнить имеющиеся пробелы между антивирусными приложениями и имеющимися средствами защиты для процессоров Intel, что даст некоторое преимущество компании перед другими антивирусными вендорами. Работа над DeepSAFE была начата еще до поглощения и на создание аналогов уйдет как минимум два-три года, добавил Солански.

В качестве дальнейших планов он отметил, что DeepSAFE станет некоторой основой для дальнейших совместных разработок Intel - McAfee.

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