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

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru