Intel включила службу сбора телеметрии в драйвере для GPU по умолчанию

Intel включила службу сбора телеметрии в драйвере для GPU по умолчанию

Intel включила службу сбора телеметрии в драйвере для GPU по умолчанию

Не так давно Intel вышла на рынок графических процессоров, присоединившись к Nvidia и AMD. Теперь техногигант, как и его главные конкуренты, запустил службу для сбора телеметрии. В последней бета версии драйвера для Arc GPU эта служба включена по умолчанию.

Пользователи могут отказаться от сбора данных об использовании устройства, однако на деле всё происходит иначе: большинство юзеров просто нажимают «да» во время установки, не обращая внимания на пункты.

Интересно, что в примечаниях к выпуску Intel даже не упоминает о новой особенности, что выглядит, прямо скажем, подозрительно. Не менее интересно то, как корпорация называет «фичу» — Intel Computing Improvement Program.

На изменения в работе графических драйверов обратили внимание в TechPowerUp. По словам исследователей, Intel создала отдельную веб-страницу, посвящённую Intel Computing Improvement Program, на которой перечисляется, какие именно данные будут собираться, а какие — игнорироваться.

«Эта программа использует информацию о производительности вашего компьютера, чтобы сделать наш продукт лучше», — гласит описание функции.

 

Звучит здорово, однако на деле техногигант приводит целый список собираемых данных, разделённых аж на 30 категорий. Например, Intel будет собирать информацию о том, как часто вы посещаете определённые сайты и как долго проводите на них время.

Кроме того, там есть пункт «как вы используете свой компьютер». Однако корпорация решила не расписывать детально, что именно будет собираться под этим понятием. Модель процессора, разрешение экрана, наличие памяти и время работы от аккумулятора (для ноутбуков) — всё это тоже собирается.

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