В новой альфа-версии OpenSSL добавили поддержку TLS 1.3

В новой альфа-версии OpenSSL добавили поддержку TLS 1.3

В новой альфа-версии OpenSSL добавили поддержку TLS 1.3

Работающие с OpenSSL разработчики теперь могут начать работу с TLS 1.3, так как вчера вышла альфа-версия OpenSSL 1.1.1. Напомним, что внедрение TLS 1.3 было довольно долгим процессом, на данный момент последняя версия достигла номера 23, работа еще закончена.

Как объяснил эксперт Логан Велвиндрон (Logan Velvindron), так называемые «middleboxes» до сих пор могут прекращать работу, сталкиваясь с сеансом TLS 1.3. Тесты, проведенные рабочей группой IETF в декабре 2017 года, показали около 3,25 % отказоустойчивости соединений TLS 1.3.

Разработчики OpenSSL утоняют, что версия 1.1.1 API-совместима с текущей версией 1.1.0, она должна использоваться как замена, позволяя разработчикам познакомиться с реализацией TLS 1.3. Так как это альфа-версия, не рекомендуется использовать ее для критически важных для безопасности задач.

Основным изменением в TLS 1.3 будет запрет старых криптографических алгоритмов, также существует целый список потенциальных брешей в безопасности, которые будут устранены в новой версии TLS.

Помимо этого, в альфа-версии OpenSSL 1.1.1 будет реализован SHA3 и multi-prime RSA, поддержка набора псевдослучайных функций SipHash, а также редизайн генератора случайных чисел OpenSSL.

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