Лаборатория Касперского изучила интернет-поведение россиян

Лаборатория Касперского изучила интернет-поведение россиян

Лаборатория Касперского изучила интернет-поведение россиян

Число персональных цифровых устройств в российских семьях неуклонно растет – об этом свидетельствуют результаты исследования, проведенного «Лабораторией Касперского» в 2015 году. На сегодняшний день в одном домохозяйстве в среднем насчитывается 7 гаджетов, а еще в предыдущем году этот показатель был несколько ниже.

Вместе с тем обладание большим числом устройств отнюдь не способствует росту компьютерной грамотности россиян. Более того, как выяснили эксперты, уровень знаний о киберугрозах и способах защиты от них среди российских интернет-пользователей заметно снизился.  

Так, в 2013 году 73% участников аналогичного опроса заявили, что знают, как и зачем использовать защитное ПО. В 2015-м этот показатель снизился до 65%. Противники киберзащиты убеждены в том, что риск заражения сводится к минимуму, поскольку они посещают лишь проверенные сайты и избегают подозрительных веб-страниц – именно так аргументировали свой отказ от антивирусных технологий 33% опрошенных россиян. Кроме того, 23% уверены, что тем операционным системам, которые они выбрали, не грозят никакие вирусы и связанные с ними риски. А 28% до сих пор считают, что защитные продукты смогут замедлить работу их устройств.   

Как показало исследование, россияне отдают все большее предпочтение мобильным устройствам: 59% респондентов сегодня выходят в Интернет преимущественно со смартфонов, а в 2012 году этот показатель составлял 36%. Однако именно в этом сегменте пренебрежение защитой наиболее заметно. К примеру, 93% опрошенных пользователей компьютеров под управлением Windows установили на них защитные программы. В то же время среди владельцев смартфонов подобной сознательностью отличается значительно меньшая доля пользователей: защитные программы установили 47% владельцев Windows Phone и 66% владельцев Android.    

«Буквально с каждым днем мы доверяем цифровым устройствам, особенно мобильным, все больше дел и информации. И поскольку наша жизнь теперь довольно прочно связана с гаджетами, крайне важно обеспечить их надлежащую защиту и сохранность. Печально, что многие пользователи до сих пор не понимают всю серьезность киберугроз и по-прежнему пренебрегают специализированной защитой, полагаясь лишь на собственную осмотрительность. К сожалению, угрозы сегодня настолько сложны, а число их настолько велико, что ни один человек не сможет в 100% случаев распознать риск и предотвратить его. Именно поэтому мы и работаем над созданием удобных, эффективных и доступных средств защиты, которые помогли бы пользователю обезопасить себя и свои устройства без лишних затрат и усилий», – комментирует ситуацию Сергей Новиков, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского». 

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru