В Windows 10 повысят производительность, оптимизировав нагрузку на CPU

В Windows 10 повысят производительность, оптимизировав нагрузку на CPU

В Windows 10 повысят производительность, оптимизировав нагрузку на CPU

В Windows 10 19H2 обещают существенно повысить производительность за счёт оптимизации процесса обработки инструкций центральным процессором. В результате, как рассчитывают разработчики, надежность и быстродействие операционной системы и приложений должны значительно повыситься.

При производстве процессора не все его ядра создаются полностью идентичными. Некоторые из них имеют слегка отличающиеся характеристики, что позволяет при необходимости повысить производительность. Такие ядра называют «привилегированными».

Технология Intel Turbo Boost Max Technology 3.0 позволила операционным системам использовать хранящуюся в процессоре информацию, чтобы определить, какие ядра наиболее быстрые. Благодаря этому самые ресурсоемкие задачи ОС может перекладывать на них. По словам Intel, такой подход увеличивает производительность на 15%.

Windows 10 уже давно поддерживает как Turbo Boost Max Technology 3.0, так и Turbo Boost Technology 2.0. В добавок, как отметила Microsoft в блоге, в Windows 10 19H2 будет реализована оптимизация распределения инструкций между привилегированными ядрами.

«У CPU может быть множество "привилегированных" ядер. Чтобы обеспечить лучшую производительность, мы реализовали более качественный процесс распределения задач между этими ядрами».

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru