Передовая технология «Лаборатории Касперского» ускорит работу компьютера

Передовая технология «Лаборатории Касперского» ускорит работу компьютера

«Лаборатория Касперского» получила патент на прогрессивную технологию оптимизации использования вычислительных ресурсов компьютера. Патент №2475819, выданный Федеральной службой по интеллектуальной собственности, описывает метод выявления и удаления веток реестра, файлов, процессов и других объектов, которые используют системные ресурсы, но при этом не несут полезной нагрузки.

На любом компьютере корпоративной или домашней сети со временем скапливаются временные файлы, всевозможные списки последних выполненных операций, протоколов, содержимое памяти ядра или всей операционной системы и т.п. Они расходуют вычислительные ресурсы компьютера (например, место на диске), не принося пользы, а иногда и просто замедляют его работу. При этом операционная система не предоставляет стандартных средств для удаления всего объёма подобного «мусора». Решить эту проблемы призван описанный в патенте метод «Лаборатории Касперского». 

Технология анализирует все неиспользуемые объекты, оказывающие влияние на производительность системы, после чего выявляет и удаляет те, которые нагружают систему больше всего и при этом не нужны пользователю в данный момент – то есть не участвуют в работе приложений, которые он использует.

Большинство других технологий, предназначенных для повышения быстродействия компьютера с помощью очистки системы, направлено на поиск и удаление максимального количества неиспользуемых объектов без анализа их воздействия на систему и эффекта, который будет достигнут в результате их удаления. Такой подход нередко превращается в «чистку ради чистки», а полученный в результате полезный эффект является второстепенным. В отличие от прочих, технология «Лаборатории Касперского» умеет выявлять наиболее ресурсоёмкие «мусорные» объекты и удалять их раньше тех, которые потребляют меньше вычислительных мощностей.

«Когда перед вами стоит задача максимально быстро освободить помещение от находящихся в нём вещей, чтобы тут же использовать его для размещения новых предметов, очевидно, что сначала вы вынесете те вещи, которые занимают больше места, а потом – все остальные. Примерно от такого принципа мы отталкивались в своей разработке», – рассказал автор запатентованной технологии Олег Зайцев, главный технологический эксперт «Лаборатории Касперского».

Стоит отметить, что от работы данной технологии, в первую очередь, выигрывают не самые современные компьютеры с большим количеством приложений, на которых можно добиться прироста скорости в десятки процентов.

В область задач, решить которые помогает технология, в частности, входит оптимизация использования оперативной памяти и дискового пространства, а также помощь администратору при проведении профилактического обслуживания компьютеров, что особенно актуально для корпоративных сетей.

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