Panda Security выпускает утилиту для обнаружения скрытого вредоносного ПО

Panda Security выпускает утилиту для обнаружения скрытого вредоносного ПО

Около 23% компьютеров заражены вредоносными кодами, несмотря на то, что на них установлены обновленные антивирусы. Panda Security создала новый онлайновый сканер ActiveScan 2.0 именно для обнаружения вредоносных кодов, которые смогли обойти другие решения безопасности.

Причина такой «тихой» эпидемии – в новой динамике вредоносного ПО, в рамках которой кибер-преступники запускают в обращение огромное количество новых угроз, которые прячутся в недрах компьютера и втихомолку крадут персональную и конфиденциальную информацию. В результате традиционные антивирусные лаборатории переполнены новыми образцами и просто не в состоянии генерировать лечения, необходимые для нейтрализации вредоносных кодов, появляющихся ежедневно в невероятных количествах. А как следствие – в любое время в наличии имеется множество зараженных компьютеров, пользователи которых и не подозревают о том, что инфицированы.

Поскольку традиционная модель антивируса на данный момент уже не является достаточно эффективной, Panda Security разработала новый сканер ActiveScan 2.0 на основе новой модели безопасности под названием ‘Коллективный Разум’, способной обнаруживать гораздо больше вредоносных кодов, чем любое другое решение. Новая система производит централизованный сбор и хранение поведенческих алгоритмов различных программ, трассировок файлов, новых образцов вредоносных кодов и др. Такие данные, получаемые от пользовательского сообщества, подвергаются автоматическому анализу и классификации, а затем сопоставляются с обширной базой знаний вредоносных кодов PandaLabs.

Это означает, что ActiveScan 2.0 обнаруживает угрозы, скрытые в компьютерах, включая руткиты и трояны, предназначенные для кражи банковских данных и других конфиденциальных данных. Panda ActiveScan 2.0 также позволяет производить немедленное удаление всех обнаруженных вредоносных кодов.

Panda ActiveScan 2.0 – это незаменимая утилита, которую можно использовать в качестве альтернативного мнения, поскольку она обнаруживает все вредоносные коды, которые смогли проникнуть в компьютер сквозь установленные решения безопасности. Она совместима со всеми антивирусными программами на рынке и может быть использована как с Internet Explorer так и с Firefox.

Вы можете воспользоваться Panda ActiveScan 2.0 и выполнить бесплатную проверку своего компьютера здесь: http://www.infectedornot.com

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