Вышла Гарда NDR 3.4 с улучшенным механизмом выявления вредоносов

Вышла Гарда NDR 3.4 с улучшенным механизмом выявления вредоносов

Вышла Гарда NDR 3.4 с улучшенным механизмом выявления вредоносов

Группа компаний «Гарда» выпустила новую версию «Гарда NDR 3.4» — системы выявления и реагирования на сетевые угрозы. Релиз отметился улучшенным процессом выявления вредоносных программ и многими другими фичами.

Разработчики заверяют, что с новой версией заказчики смогут быстрее обнаруживать кибератаки на корпоративную сеть и оперативнее реагировать на инциденты.

В «Гарда NDR 3.4» добавили новые формы настраиваемых отчётов, упрощающих контроль за подозрительными сетевыми событиями и облегчающих анализ данных.

Благодаря поддержке протокола NSEL эффективность анализа и обработки данных NetFlow ощутимо возросла. События теперь отображаются более наглядно за счёт оптимизации обработки данных NetFlow.

Кроме того, девелоперы улучшили процесс обнаружения вредоносных программ. В «Гарда NDR 3.4» внедрили возможность подсчёта хеш-сумм файлов, а также добавили ссылку для автоматической проверки наличия зловреда.

Ограничений по количеству и вложенности логических групп управления информационным активами теперь нет, а заказчик может удобнее создать и распределить активы в полную иерархическую структуру групп.

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