«Элкомсофт» ускорила парольный аудит с помощью решений Nvidia Tesla

«Элкомсофт» ускорила парольный аудит с помощью решений Nvidia Tesla

Компания «Элкомсофт» (Россия, Москва) объявила о поддержке продуктов Nvidia Tesla C1060 и вычислительных систем Nvidia Tesla S1070 в своих решениях для аудита парольной безопасности. Как утверждают в «Элкомсофт», с помощью решений от Nvidia стало возможным создание масштабируемых и экономически эффективных вычислительных кластеров для быстрого подбора паролей.

«Использование решений Nvidia для неграфических вычислений позволяет многократно уменьшить время, требуемое для проведения аудита паролей. К примеру, карта Tesla C1060 по производительности соответствует 10-20 обычным настольным компьютерам, имея при этом существенно лучшую надежность и заметно меньшую стоимость. Фактически, на основе единственной платы расширения потребитель получает суперкомпьютер, который к тому же потребляет меньше энергии и проще в установке и настройке», — отметил Владимир Каталов, исполнительный директор «Элкомсофт».

«Элкомсофт» предлагает карты расширения и вычислительные системы Nvidia Tesla, предназначенные для установки в стандартную 19-дюймовую стойку, совместно с решением Elcomsoft Distributed Password Recovery, предназначенным для аудита и восстановления паролей и позволяющим объединять до 10000 компьютеров в единую вычислительную систему.

Технология «Элкомсофт» основана на использовании вычислительных мощностей графических процессоров Nvidia, благодаря технологии Nvidia Cuda, поддерживаемой в более чем 100 млн графических процессоров Nvidia GeForce последних трех поколений, а также высокопроизводительных решениях Nvidia Tesla C1060 и S1070. Благодаря переносу большей части математических операций с центрального процессора на графические процессоры Nvidia, содержащих сотни потоковых процессоров, аудит паролей происходит в десятки раз быстрее, чем на центральном процессоре компьютера, отмечают в «Элкомсофт».

По данным компании, на основе последней версии продукта Elcomsoft Distributed Password Recovery можно создать сеть из множества рабочих станций или вычислительных систем Nvidia Tesla для проведения распределенного аудита сетевой безопасности и восстановления оригинальных текстовых паролей ко множеству офисных документов, файлов в формате Adobe PDF, а также системных ключей и паролей. Скорость восстановления паролей возрастает пропорционально количеству задействованных рабочих станций. Поддерживаются продукты семейства Microsoft Office, Intuit, Lotus, Oracle, PGP, OpenPGP, многочисленные системные ключи и пароли.

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