Выпущена обновленная версия Dr.Web Enterprise Suite 4.44.3

Выпущена обновленная версия Dr.Web Enterprise Suite 4.44.3

В данной версии внесены следующие исправления по сравнению с версией 4.44.2:
Исправлена ошибка отсылки оповещения по e-mail при подтверждении станции на сервере.
Исправлена ошибка удаления персональных настроек для станции.

Исправлена ошибка, при которой ежемесячные задания выполнялись как ежедневные.
Улучшен алгоритм поиска новых обновлений, сокращен трафик при проверке сервером обновлений.
Исправлена ошибка, при которой в некоторых случаях offline-станции показывались как online.
В шаблонах добавлено новое ключевое слов "StationName".
Исправлена ошибка запуска сканера из планировщика в качестве завершающего задания, ранее приводившая к аварийному завершению работы сканера.
Исправлена ошибка, которая, при определенных настройках, приводила к зависанию ES-сервера.
Исправлена ошибка зависания ES-сервера под FreeBSD при попытке его остановить.
Улучшена процедура апгрейда ES-агента с версии 4.33.
Исправлена ошибка работы в паре ES-серверов 4.33 и 4.44.
Исправлена ошибка обновления агента в мобильном режиме.
Установка Dr.Web Enterprise Suite 4.44.3.
Для пользователей предыдущих версий Dr.Web Enterprise Suite 4.44: cледуйте инструкциям в п. 8.1 Руководства администратора.
Для пользователей Dr.Web Enterprise Suite 4.33 и 4.33.1: cледуйте инструкциям в п. 8.2 Руководства администратора.

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