Экс-разработчик ВКонтакте создал свой безопасный мессенджер

Экс-разработчик ВКонтакте создал свой безопасный мессенджер

Экс-разработчик ВКонтакте создал свой безопасный мессенджер

Разработчик, ранее трудившийся в штате «ВКонтакте», представил свой собственный мессенджер, который поможет пользователям общаться анонимно. Мобильное приложение, получившее имя FaceCat, в настоящий момент уже можно опробовать (оно доступно для загрузки в AppStore и Google Play).

Пока непонятно, чем именно так выгодно отличается новое приложение от уже имеющихся. На официальной странице приложения сказано следующее:

«FaceCat представляет собой анонимный мессенджер, где вы сможете общаться с друзьями, не подозревая, кто есть кто. Личности в этом мессенджере скрыты, а сообщения зашифрованы».

Остается задать вопрос — как можно общаться с «друзьями», при этом не зная, кто из них кто. А если это и вовсе не друзья?

Разработчик приложения Олег Илларионов утверждает, что номер телефона, необходимый для регистрации учетной записи, удаляется сразу же после аутентификации и далее в процессе общения не фигурирует.

Если так, то это действительно несколько иной подход к анонимности, чем, скажем, у того же Telegram. Ко всему прочему, FaceCat можно настроить таким образом, что ваши собеседники не узнают об общих контактах или друзьях.

В настоящее время приложение можно загрузить для устройств Apple здесь, для Androidздесь.

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