Шифровальщик TrueCrypt решили проверить

Система шифрования TrueCrypt пройдет народный аудит

Криптограф и преподаватель из Университета Джона Хопкинса Мэтью Грин (Matthew Green) вместе с Кеннетом Уайтом (Kenneth White) – со-основателем компании BAO Systems – решили проверить систему шифрования TrueCrypt для Windows, Linux и OSX. Эта программа разработана неизвестными специалистами и до сих пор не подвергалась независимому аудиту.

Эксперты по компьютерной безопасности неоднократно отмечали, что для того, чтобы доверять компьютерному программному обеспечению, оно должно обладать открытым кодом. Однако перед этим нужно, чтобы команда независимых экспертов провела аудит кода, определив его полную безопасность и защищенность от АНБ.

Деньги на исследование кода Грин и Уайт собрали деньги на FundFill и IndieGoGo, получив около $50 тысяч. Инициаторы проекта очень надеются, что им хватит средств на то, чтобы отблагодарить компанию-аудитора за поиск багов. Кроме проверки приложения, эксперты также пытаются создать новую систему лицензирования софта, которая позволила бы комплектовать TrueCrypt популярные дистрибутивы Linux.

Больше всего экспертов беспокоит то, что никто толком не знает, кто же занимался написанием Truecrypt. Есть подозрения, что новейшая версия Truecrypt 7.0a для Windows была скомпилирована из другого исходного кода. По словам журналистов, Грину удалось связаться с таинственными разработчиками TrueCrypt, которые поддержали инициативу.

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