KasperskyOS for Mobile с успехом прошла все тесты МегаФона

KasperskyOS for Mobile с успехом прошла все тесты МегаФона

KasperskyOS for Mobile с успехом прошла все тесты МегаФона

«Лаборатория Касперского» завершила тестирование смартфона с KasperskyOS for Mobile в лаборатории МегаФона. Собрана ценная информация для дальнейшей разработки, что поможет ускорить появление устройств на базе KasperskyOS на рынке.

Запуская исследовательский проект по созданию ОС для мобильных устройств, эксперты не пошли проторенным путем и не стали использовать наработки ОС Android, а разработали собственные алгоритмы, позволяющие KasperskyOS взаимодействовать с сетями сотовой связи.

Испытания в лаборатории МегаФона проводились на выделенной сети – полном аналоге системы коммерческого оператора со всеми функциональными узлами (сеть радиодоступа, ядро сети, транспортный сегмент). Устройство с KasperskyOS for Mobile проверялось на соответствие стандартам сотовой связи 3GPP и корректность работы базовых функций (передача данных, осуществление звонков, отправка СМС, переключение между технологиями мобильной связи) в сетях 2G, 3G, 4G.

Программа тестирования МегаФона включает более чем 250 тест-кейсов. По каждому кейсу записывались логи обмена сигнальной информацией между устройством и сетью; при необходимости проводилось сравнение работы устройства на базе KasperskyOS с аналогом на базе референсной ОС.

«Мы видим перспективы использования KasperskyOS на различных корпоративных устройствах — не только смартфонах, но и планшетах, шлюзах интернета вещей, в том числе в подключённых автомобилях, то есть везде, где применяется беспроводная связь, — комментирует Дмитрий Лукиян, руководитель отдела по развитию бизнеса KasperskyOS. — Данное тестирование — важная веха в развитии ОС, так как она демонстрирует рынку наши возможности и тот этап зрелости системы, когда мы можем начинать взаимодействие с технологическими партнёрами — производителями устройств, операторами связи, разработчиками софта, с которыми уже на данном этапе можно вести переговоры, к примеру, о разработке мессенджера или другого корпоративного приложения под нашу мобильную ОС».

В рамках данного проекта создатели KasperskyOS for Mobile также проводят проверки ее работоспособности в публичных сетях операторов связи Ближнего Востока и  Китая. В дальнейшем планируется продолжить испытания, но уже на базе местных независимых лабораторий.

Выпуск мобильной ОС, обеспечивающей высокий уровень безопасности, позволит Kaspersky не только предложить россиянам достойный продукт в рамках импортозамещения, но также конкурировать с зарубежными лидерами этого сегмента рынка. Напомним, кибериммунная ОС вендора уже вышла на международный уровень как продукт Kaspersky Thin Client для тонких клиентов Centerm F620.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru