Антивирус Eset NOD32 прошел тестирование в AV-Comparatives

Антивирус Eset NOD32 прошел тестирование в AV-Comparatives

Компания Eset сообщает о том, что антивирус Eset NOD32 по результатам сравнительного тестирования, проведенного австрийской лабораторией AV-Comparatives, получил статус Advanced ("Продвинутый"). Лаборатория Андреаса Клименти AV-Comparatives проводит два вида сравнительных тестирований антивирусных средств: ретроспективные тесты (Retrospective/ProActive Test), позволяющие оценить способность продуктов различных производителей противостоять неизвестным угрозам с помощью технологий проактивной защиты, а также исследования общего уровня детектирования вредоносного ПО - "по-запросу" (On-demand comparative).

В августе 2008 г. проводилось очередное сравнительное тестирование антивирусных решений на определение угроз "по-запросу" (On-demand comparative) на максимальных настройках технологий обнаружения, а также с настройками по умолчанию. В тестировании приняли участие 16 продуктов производителей средств антивирусной защиты. Первая часть тестирования включала в себя исследование эффективности антивирусного ПО при выявлении вирусов из собственной коллекции AV-Comparatives. На этом этапе антивирус Eset NOD32 версии 3.0 показал высокий уровень детектирования всех видов вредоносного ПО, в том числе троянских программ, червей, макро-вирусов, обнаружив при максимальных настройках сканера 96,6% угроз из более чем 2 миллионов образцов вредоносных программ.

Вторая часть тестирования была направлена на выявление количества ложных срабатываний, допускаемых современными антивирусами. Решение Eset NOD32, наряду с антивирусными продуктами компаний McAfee и Microsoft, оказалось наименее восприимчивым к легитимным файлам. Минимальное количество ложных срабатываний на "чистых" файлах свидетельствует о том, что разработчикам антивируса Eset NOD32 удалось сохранить оптимальные настройки эвристического сканера, а продукт, при высоком уровне общего обнаружения, не стал излишне "подозрительным". Кроме того, Eset NOD32 упрочил позиции высокоскоростного продукта, обойдя в тестировании на скорость сканирования продукты McAfee, Avira и Лаборатории Касперского. На максимальных настройках при сканировании коллекции чистых файлов по запросу (On-demand) средняя скорость сканирования составила 15,2 Мб/с.

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