Virus Bulletin представил новые антивирусные тесты

Virus Bulletin представил новые антивирусные тесты

...

Известный антивирусный сертификатор Virus Bulletin сегодня представил набор новых тестов, предназначенных для испытания программ, обнаруживающих вредоносные коды. Ранее Virus Bulletin попала под волну критики со стороны антивирусных вендоров, утверждавших, что тесты компании устарели и уже не способны полностью оценить качество работы антивирусной программы.

В компании, судя по всему, восприняли критику и в знаменитый тест VB100 добавили набор новых испытаний получивших название RAP-тесты (Реактивный и Проактивный тест). Суть RAP-теста сводится к следующему: система проверяет способность антивредоносных программ точно определять и идентифицировать новые и пока неизвестный вредоносные коды. Для прохождения RAP-теста программе необходимо будет подвергнуться 4 испытаниям, в которых будут задействованы вредоносные коды, обнаруженные на протяжении последних 3 недель (от даты тестирования).

Как пояснили в Virus Bulletin, цель новых тестов заключается в определении качества работы эвристических движков современных антивирусов, при помощи которых обнаруживаются неизвестные коды. Ранее тесты Virus Bulletin проходили на голом сигнатурном подходе и антивирус либо "попадал в сигнатуру", либо нет, а действия логических систем в расчет не брались. Именно это обстоятельство и вызывало критику антивирусных вендоров, утверждавших, что использование эвристики уже неотъемлемая часть антивирсных продуктов.


Источник

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