ICANN рассматривает возможность создания базы торговых марок

ICANN рассматривает возможность создания базы торговых марок

...

Интернет-корпорация по присвоению имен и адресов (ICANN) обдумывает возможность создания централизованной базы данных владельцев торговых марок для предотвращения киберсквоттинга.

Напомним, что в 2010 году в Интернете появится 500 новых доменов верхнего уровня. Это первая столь масштабная реформа в истории Всемирной паутины.

Узнав об этом, разнообразные коммерческие предприятия выразили опасения в связи с тем, что им придется регистрировать свои сайты сразу во всех новых доменах, иначе за них это сделают киберсквоттеры и мошенники. Благодаря базе данных IP Clearinghouse попытка зарегистрировать сайт с торговой маркой в названии будет блокироваться. Кроме того, для всех доменов будут действовать общие правила регистрации.

Это не значит, что яблочная ферма не сможет зарегистрировать сайт apple.farm. После соответствующих проволочек ей, скорее всего, позволят это сделать.

Базу данных IP Clearinghouse придумали как раз корпорации и их юристы. Сама ICANN будет размышлять над предложением вплоть до декабря.

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