Google добавила смартфонам на Android 11 и новее поддержку DNS-over-HTTP/3

Google добавила смартфонам на Android 11 и новее поддержку DNS-over-HTTP/3

Google добавила смартфонам на Android 11 и новее поддержку DNS-over-HTTP/3

Google сообщила, что устройства на Android отныне будут поддерживать DNS-over-HTTP/3 (DoH3), чтобы обеспечить конфиденциальность DNS-запросов в системе Google Play. Смартфоны, работающие на Android 11 и более новых версиях, смогут рассчитывать на использование DoH3 вместо DNS-over-TLS (DoT).

DoH3 также представляет собой альтернативу технологии DNS-over-HTTPS, допускающей разрешение имен DNS по зашифрованному соединению. Такой механизм позволяет исключить отслеживание активности пользователя в браузере третьими лицами.

HTTP/3 — наиболее значимое обновление версии протокола передачи гипертекста HTTP со времен HTTP/2, которая была представлена в мае 2015 года. HTTP/3 уже поддерживается наиболее актуальными браузерами: Google Chrome, Microsoft Edge, Mozilla Firefox и Safari.

 

«HTTP/3 использует протокол QUIC, который способен эффективно мультиплексировать несколько потоков по UPD, используя единственную TLS-сессию с возобновлением», — пишет команда разработчиков в недавнем посте.

Помимо этого, у DoH3 есть еще одно неоспоримое преимущество: установка стабильного соединения, даже если мобильное устройство часто меняет сеть — например, переключается от Wi-Fi на LTE.

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