Евгений Касперский: По части эмуляции и анализа мы впереди планеты всей

Евгений Касперский: По части эмуляции и анализа мы впереди планеты всей

Евгений Касперский: По части эмуляции и анализа мы впереди планеты всей

Евгений Касперский в своём блоге углубился в анализ методов детектирования вредоносных программ. В частности, основатель и бессменный лидер «Лаборатории Касперского» особо выделил способ эмуляции, который, по его мнению, реализован у Kaspersky максимально эффективно.

Проведя аналогию с одной из сцен фильма «Миссия невыполнима», Евгений Валентинович объяснил: эмулятор запускает анализируемый объект в изолированной среде, чтобы тот проявил свои вредоносные функции.

Однако у такого подхода есть один минус — это искусственная изолированная среда, хоть эмулятор и делает все возможное, чтобы приблизить ее к реальной операционной системе.

«С другой стороны, есть ещё один способ отследить поведение объекта — виртуальная машина. Почему нет? Виртуализация знакома всем с 1992 года, почему же никому не пришло это в голову?», — пишет Касперский.

Оказалось, что и здесь есть свои проблемы. Во-первых, анализ объектов в виртуальной машине — ресурсоемкий процесс. Это больше подойдёт решениям, ориентированным на корпоративный сектор. Для домашних компьютеров, а тем более для смартфонов такая технология не годится.

А во-вторых, отмечает Касперский, «Лаборатория Касперского» уже использует такую технологию для внутренних расследований.

«В настоящее время на рынке таких продуктов можно пересчитать по пальцам. Наши конкуренты выпустили похожие решения, но их эффективность оставляет желать лучшего. Как правило, такие продукты ограничены лишь сбором логов и базовым анализом», — продолжает основатель антивирусной компании.

«Здесь я могу без ложной скромности сказать, что мы впереди планеты всей».

К слову, недавно «Лаборатория Касперского» получила в США патент (US10339301) за создание подходящей среды для виртуальной машины, которая может осуществлять глубокий и быстрый анализ подозрительных объектов.

По словам Касперского, скоро эта технология будет добавлена в KATA, а также выйдет на рынок в качестве отдельного решения для предприятий — Kaspersky Sandbox.

В 2025 году спрос на ИИ-кадры в России возрос на 17%

По данным J’son & Partners Consulting, потребность российской экономики в специалистах в области ИИ в среднем на 5% превышает число предложений на рынке, и в ближайшие годы этот разрыв будет только увеличиваться.

В 2025 году аналитики зафиксировали рост спроса на подобные кадры на 17% — до 199 тыс. вакансий против 170 тыс. в 2024-м. Примечательна также такая цифра: в 2020-2025 годах доля спроса на ИИ-кадры в общем объеме потребности в ИТ-кадрах увеличилась почти в два раза.

Количество ИИ-экспертов в стране сейчас, по оценкам, составляет 100-120 тысяч (+15% в сравнении с 2024 годом). Из них 1-3 тыс. — это ML-инженеры, остальные — специалисты по созданию и интеграции ИИ-решений.

Основная причина разрыва между спросом и предложением — стремительное освоение ИИ-технологий. В России это происходит в рамках Национальной стратегии по развитию ИИ.

Системы образования не успевают приспосабливаться к новшествам: по оценкам, на перестройку учебных программ и процессов в таких случаях требуется от 7 до 10 лет. За это время требования к компетенциям выпускников успеют смениться несколько раз.

Российские вузы, колледжи, школы демонстрируют готовность адаптироваться к изменениям. Руку помощи им в подготовке востребованных кадров протянули крупные представители ИТ-отрасли, а государство при этом взяло на себя роль медиатора, тиражирующего лучшие практики.

 

В комментарии для «Ведомостей» заместитель гендиректора J’son & Partners Consulting Максим Столповский отметил, что на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных государство уже выделило около 15 млрд рублей. Со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объеме не менее 6,4 млрд рублей.

Тем не менее, несмотря на запуск большого количества образовательных программ по ИИ, в том числе бесплатных, рост разрыва между спросом и предложением на этом рынке сохранится как минимум еще 2-3 года.

Основным вызовом в подготовке ИИ-кадров является нехватка преподавателей. В настоящее время эта проблема решается за счет дообучения принятых на работу выпускников смежных профессий.

Столповский считает, что эффективнее было бы привлекать к процессу преподавания профессионалов-практиков из частных компаний. Примеры тому в России уже есть; так, команда экспертов, оказывающих учебным заведениям менторскую помощь в рамках проекта VK Education (более 1100 человек, по итогам 2025 года), пополнилась знатоками ИИ.

Компания «Яндекс» в будущем году собирается предложить вузам помощь в обучении сотрудников применению ИИ в преподавании, научной работе, управлении процессом передачи знаний и практических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru