Передовая технология «Лаборатории Касперского» ускорит работу компьютера

Передовая технология «Лаборатории Касперского» ускорит работу компьютера

«Лаборатория Касперского» получила патент на прогрессивную технологию оптимизации использования вычислительных ресурсов компьютера. Патент №2475819, выданный Федеральной службой по интеллектуальной собственности, описывает метод выявления и удаления веток реестра, файлов, процессов и других объектов, которые используют системные ресурсы, но при этом не несут полезной нагрузки.

На любом компьютере корпоративной или домашней сети со временем скапливаются временные файлы, всевозможные списки последних выполненных операций, протоколов, содержимое памяти ядра или всей операционной системы и т.п. Они расходуют вычислительные ресурсы компьютера (например, место на диске), не принося пользы, а иногда и просто замедляют его работу. При этом операционная система не предоставляет стандартных средств для удаления всего объёма подобного «мусора». Решить эту проблемы призван описанный в патенте метод «Лаборатории Касперского». 

Технология анализирует все неиспользуемые объекты, оказывающие влияние на производительность системы, после чего выявляет и удаляет те, которые нагружают систему больше всего и при этом не нужны пользователю в данный момент – то есть не участвуют в работе приложений, которые он использует.

Большинство других технологий, предназначенных для повышения быстродействия компьютера с помощью очистки системы, направлено на поиск и удаление максимального количества неиспользуемых объектов без анализа их воздействия на систему и эффекта, который будет достигнут в результате их удаления. Такой подход нередко превращается в «чистку ради чистки», а полученный в результате полезный эффект является второстепенным. В отличие от прочих, технология «Лаборатории Касперского» умеет выявлять наиболее ресурсоёмкие «мусорные» объекты и удалять их раньше тех, которые потребляют меньше вычислительных мощностей.

«Когда перед вами стоит задача максимально быстро освободить помещение от находящихся в нём вещей, чтобы тут же использовать его для размещения новых предметов, очевидно, что сначала вы вынесете те вещи, которые занимают больше места, а потом – все остальные. Примерно от такого принципа мы отталкивались в своей разработке», – рассказал автор запатентованной технологии Олег Зайцев, главный технологический эксперт «Лаборатории Касперского».

Стоит отметить, что от работы данной технологии, в первую очередь, выигрывают не самые современные компьютеры с большим количеством приложений, на которых можно добиться прироста скорости в десятки процентов.

В область задач, решить которые помогает технология, в частности, входит оптимизация использования оперативной памяти и дискового пространства, а также помощь администратору при проведении профилактического обслуживания компьютеров, что особенно актуально для корпоративных сетей.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru