Messages в Android теперь может верифицировать сообщения, отсеивать спам

Messages в Android теперь может верифицировать сообщения, отсеивать спам

Messages в Android теперь может верифицировать сообщения, отсеивать спам

Google анонсировал обновления Messages, SMS-приложения, установленного по умолчанию в операционной системе Android. Новые функции Verified SMS и Spam Protection доступны пользователям из ряда стран с 12 декабря.

Verified SMS предназначена для подтверждения личности абонента, отправляющего вам SMS-сообщение.

«Если отправленное сообщение прошло верификацию, вы увидите соответствующий значок в ветке беседы с этим абонентом. Там же будет выводиться коммерческое имя и логотип», — объясняет Рома Слюсарчук, разработчик приложения Messages.

Данное нововведение будет верифицировать лишь те сообщения, которые приходят от компаний. Это не коснётся обычных абонентов, отправляющих вам SMS.

В Google считают, что такой подход поможет подтвердить подлинность сообщений, в которых организации отравляют одноразовые пароли или коды двухфакторной аутентификации. Таким образом, пользователь будет лучше защищён от различных схем фишинга.

Вторая функция — Spam Protection — будет отображать специальное уведомление вверху приложения Messages, говорящее о том, что полученное SMS-сообщение содержит характерные черты спамерской рассылки.

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