Google серьёзно усилит конфиденциальность пользователей Android

Google серьёзно усилит конфиденциальность пользователей Android

Google серьёзно усилит конфиденциальность пользователей Android

Google представила новый набор служб, специально созданных для повышения конфиденциальности пользователей мобильной операционной системы Android.

Эти нововведения станут дополнением к защищённой среде Private Compute Core, которую представили в бета-версии Android 12. Эта среда полностью изолирована от самой Android, а также от других приложений в системе.

Чтобы повысить безопасность и конфиденциальность пользователей, разработчики предусмотрели в новых функциях более продуманный метод хранения пользовательских данных. Например, обрабатываемая в Private Compute Core информация не попадает в другие приложения, а значит, устройство будет подключаться к облаку без рисков для приватности юзера.

Одно из нововведений — Private Compute Services — работает на основе машинного обучения и строит образный мостик между Private Compute Core и облаком. Набор API с открытым исходным кодом используется для коммуникации, но при этом ещё учитывается и «обезличивания» (удаление всех данных, с помощью которых можно идентифицировать пользователя).

Также Google планирует открыть исходный код Private Compute Services, чтобы исследователи в области кибербезопасности смогли проверить его на наличие уязвимостей.

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