Не можете установить Windows 10 2004? Проблема в старых драйверах

Не можете установить Windows 10 2004? Проблема в старых драйверах

Не можете установить Windows 10 2004? Проблема в старых драйверах

Если вы гадаете, почему вам не приходит крупное обновление Windows 10 2004, которого ждали многие пользователи, у нас есть одна идея на этот счёт. Например, на днях стало известно, что Microsoft осознанно блокирует загрузку апдейта для компьютеров, на которых установлены несовместимые графические драйверы.

Причина банальна — проблема совместимости и конфликт с новой версией операционной системы. Любой пользователь с проблемными драйверами не сможет установить May 2020 Update, пока не решит эту проблему.

К сожалению, Microsoft продолжает изрядно портить репутацию своих разработчиков буквально с каждым выходящим обновлением. В этот раз корпорация сообщила о 10 багах в Windows 10 2004 сразу после её выхода.

Одной из серьёзных проблем как раз оказалась несовместимость со старыми версиями графических драйверов NVIDIA. Поэтому логичным решением было заблокировать установку апдейта для пользователей с устаревшими компонентами.

Также техногигант предупредил, что на некорректную работу Windows 10 2004 может влиять функция «Целостность памяти» — если она активирована, майское обновление ведёт себя непредсказуемо.

Рекомендуем обновить все установленные драйверы, чтобы попробовать нововведения, реализованные в крупном апдейте операционной системы. К слову, Microsoft оснастила Windows 10 2004 поддержкой Wi-Fi 6 и WPA3.

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