Ноябрьские обновления Windows сломали ODBC-подключения к базам данных

Ноябрьские обновления Windows сломали ODBC-подключения к базам данных

Ноябрьские обновления Windows сломали ODBC-подключения к базам данных

Microsoft работает над исправлением новой ошибки, ставшей следствием установки ноябрьского набора обновлений для Windows. Известно, что недавние апдейты вызвали сбой при подключении софта к БД ODBC.

По словам корпорации, затронутые приложения могут выдавать сбой при попытке установить соединение с базами данных с помощью драйвера Microsoft ODBC SQL Server.

«После установки ноябрьских обновлений программы, использующие ODBC-соединения с помощью драйвера sqlsrv32.dll для доступа к БД, могут выдавать ошибку подключения. Эту ошибку можно встретить как в приложениях, так и на SQL-сервере», — пишет Microsoft.

В результате пользователи могут столкнуться со следующими предупреждениями:

  • The EMS System encountered a problem. Message: [Microsoft][ODBC SQL Server Driver] Protocol error in TDS Stream.
  • The EMS System encountered a problem. Message: [Microsoft][ODBC SQL Server Driver] Unknown token received from SQL Server.

Проблема затрагивает как клиентские, так и серверные версии Windows — с Windows 7 SP1 и Windows Server 2008 SP2 по Windows 11 и Windows Server 2022.

В Microsoft подчёркивают, что разработчики в настоящее время работают над фиксом, который должен выйти в ближайшее время.

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