Антивирусы Outpost Pro "похудели" с обновлением ядра

Антивирусы Outpost Pro "похудели" с обновлением ядра

Компания Agnitum сообщает о переводе антивирусных продуктов Outpost Pro на версию ядра 5.2 и новый формат вирусных баз, что привело к уменьшению размера загрузочных файлов и оптимизации быстродействия и детектирования вирусов.

В минувшие выходные пользователи антивирусных продуктов Outpost автоматически получили обновление антивирусного механизма и базы вирусных сигнатур (размер обновления составил порядка 50 Мб). Новый механизм в версии 5.2 работает с базой сигнатур 13-ой версии (предыдущая, 12-ая версия, была впервые внедрена в продукт около года назад).

Обновленный модуль "Антивирус+Антишпион" позволяет значительное увеличить детектирование вирусов благодаря увеличению покрытия обнаруживаемых вредоносных и шпионских программ на 1 сигнатуру. Новые оптимизированные алгоритмы для управления и хранения базы вирусов приводят практически к 50%-ному уменьшению использования памяти антивирусным ядром.

Новая технология также способна бороться против определенных труднодетектируемых образцов вредоносного когда. Обновленный и теперь управляемый компонент модуля Антивирус+Антишпион может теперь проводить анализ кода более точно, что ведет к следующим преимуществам антивирусного ядра версии 5.2:

  • Скорость сканирования улучшилась до 20% (в зависимости от типа файлов – измерено на архивных форматах TGZ, ZIP и ARJ, скриптах, исполняемых и PDF-файлах) 
  • Модуль сканирования PDF файлов более устойчив к ошибкам, что дает возможность эффективнее обрабатывать нестандартные файлы.

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