Самыми уязвимыми ОС названы Maс OS X, iOS и Linux

Самыми уязвимыми ОС названы Mac OS X, iOS и Linux

Самыми «дырявыми» операционными системами названы Apple Mac OS X и iOS. Это следует из отчета, подготовленного компанией GFI. Она специализируется на защите корпоративных сетей от информационных угроз. Согласно GFI, первое место по количеству уязвимостей заняло семейство операционных систем Apple OS X для настольных компьютеров и ноутбуков.

На втором месте другая ОС компании Apple — iOS, для мобильных устройств. Третье место заняло все семейство операционных систем на ядре Linux.

Далее в списке GFI следуют операционные системы Microsoft Windows. Таким образом, Windows не входит в первую тройку самых «дырявых» систем, согласно методологии GFI.

Важно отметить, однако, что аналитики GFI не стали выделять отдельные версии Apple OS X, iOS и Linux, а привели общее количество уязвимостей для этих семейств, в то время как в случае с Windows количество уязвимостей было приведено по отдельности для каждой версии, передает cnews.ru.

Если же объединить все приведенные в таблице версии Windows, то общее количество уязвимостей в этом семействе составит 248, и Windows окажется на первом месте с большим отрывом от OS X. Настольная ОС компании Apple, в свою очередь, займет второе место, а Linux не войдет в первую тройку.

В компании GFI не объяснили, почему рейтинг составлен таким способом.

В таблице GFI также приведены критические уязвимости, уязвимости среднего и низкого уровней опасности. По количеству критических дыр первое место занимает, согласно методологии GFI, опять же Apple OS X, второе — iOS, а третье — Windows Server 2008, а не Linux.

 

Количество новых уязвимостей в 2014 г. в операционных системах

 

По количеству уязвимостей низкого уровня опасности первое место принадлежит мобильной iOS компании Apple, используемой в iPhone, iPad и iPod touch. Второе место — Linux, третье — OS X. Примечательно, что, согласно методологии GFI, ни одна версия Windows не содержит уязвимости низкого уровня опасности.

 

Количество вносимых в базу данных NVD уязвимостей по годам

 

Данные компания берет из национальной базы данных уязвимостей в программном обеспечении, National Vulnerability Database (NVD). В 2014 г. она была пополнена 7038 записями, то есть примерно по 19 уязвимостей на каждый день прошедшего года. Из них 24% носили критический характер.

Для сравнения, в 2013 г, в NVD была внесена информация о 4794 уязвимостях, а в 2012 г. — о 4347. Аналитики указывают на рост количества обнаруживаемых уязвимостей в последние три года. При этом в 2014 г. рост приобрел экспоненциальный характер. С чем это связано, аналитики не объясняют.

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