Специалисты предлагают новый подход в тестировании антивирусных программ

Специалисты предлагают новый подход в тестировании антивирусных программ

На eWeek опубликовали статью Ларри Зельтцера, специалиста в области антивирусного ПО. Зельтцер утверждает, что ему известен более продуктивный подход в тестировании антивирусных приложений, однако на него отсутствует спрос на сегодняшнем рынке.

Зельтцер считает, что The Wildlist существует исключительно по инерции, конечные пользователи не понимают необходимости в мероприятиях наподобие VB100. Некоторые компании, например Trend Micro, игнорируют VB100, другие, такие как Symantec, крепко связаны с ним.

Старый подход к тестированию, по мнению Зельтцера, был сосредоточен на количественном факторе. Количество вредоносного ПО сильно увеличилось в последнее время, соответственно увеличилось число обновлений для антивирусных программ. Еще одним недостатком Зельтцер считает виртуальную среду тестирования, идеальными условиями он считает реальную машину, подключенную к интернету.

Большой проблемой представляется Зельтцеру эвристический анализ, для его подготовки требуется немало времени и усилий. Ларри Зельтцер приводит в пример Андреаса Маркса из AV-Test. Маркс утверждает, что скорость тестирования очень невелика (только 50 образцов за 2 дня), так как невозможно автоматизировать все процессы из-за трудностей в определении причины блокировки образца вредоносного ПО. Проводить такие тщательные исследования имеет смысл, только если кто-то их оплачивает, считает Маркс, но производители предпочитают платить за количественный анализ в виртуальных условиях, а не за качественное исследование в реальных условиях.

опубликовали статью Ларри Зельтцера, специалиста в области антивирусного ПО. Зельтцер утверждает, что ему известен более продуктивный подход в тестировании антивирусных приложений, однако на него отсутствует спрос на сегодняшнем рынке." />

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