Архивариус интернета отрыл древнейшую версию MS-DOS

Архивариус интернета отрыл древнейшую версию MS-DOS

Архивариус интернета отрыл древнейшую версию MS-DOS

В коллекции «Архива Интернета» появилась еще одна сборка 86-DOS, прародителя Windows. Новинка 0.1-C ориентировочно датируется августом 1980 года и доступна для скачивания; ее можно запустить с помощью эмулятора SIMH.

Это самая ранняя из сохранившихся версий 86-DOS; ее обнаружил и выложил в общий доступ пользователь f15sim. Билд содержит несколько утилит, программу для игры в шахматы в текстовом режиме и документацию к ней.

По всей видимости, сборка 0.1-C была выпущена за год до того, как Microsoft выкупила у Seattle Computer Products (SCP) права на 86-DOS и переименовала ее в MS-DOS, сохранив нумерацию версий. Прежде самой ранней из доживших до наших дней считалась 0.34, также заархивированная f15sim.

 

Проект MS-DOS вначале развивался как ОС для IBM PC (на Intel 8088); производитель компьютеров впоследствии лицензировал ее как PC DOS. Совместная работа Microsoft и IBM над совершенствованием этого софта продолжалась более десяти лет.

Другим OEM-вендорам Microsoft предоставляла SDK для создания версий под другое оборудование. Разработка MS-DOS прекратилась в 2000 году, заложив основу для нового масштабного проекта — Windows.

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