Защищённый гипервизор Android pKVM получил SESIP Level 5

Защищённый гипервизор Android pKVM получил SESIP Level 5

Защищённый гипервизор Android pKVM получил SESIP Level 5

Защищённый гипервизор pKVM (protected Kernel-based Virtual Machine) для Android получил сертификат SESIP пятого уровня — максимальный уровень гарантии безопасности для IoT- и мобильных платформ. Об этом сообщили представители Google в корпоративном блоге.

pKVM — это основа Android Virtualization Framework (AVF), изолированная среда, в которой обрабатываются критически важные задачи: локальная работа с ИИ-моделями вроде Gemini Nano, проверка биометрии (лицо, отпечатки), защита контента с DRM и безопасность на уровне прошивки.

SESIP Level 5 — это высший уровень по стандарту Security Evaluation Standard for IoT Platforms, разработанному TrustCB, и означает, что система прошла тестирование по самому строгому сценарию AVA_VAN.5 из Common Criteria (ISO 15408).

По словам Google, pKVM стала первой в мире открытой системой безопасности, созданной для массового применения в потребительской электронике, которая получила такую оценку.

Тестирование проводила компания DEKRA в аккредитованных лабораториях. Результат — pKVM признана устойчивой к сложным и целевым атакам.

Google при этом отмечает, что многие TEE (Trusted Execution Environments) в устройствах либо не имеют формальной сертификации, либо находятся на более низком уровне защиты, что отпугивает разработчиков от создания действительно безопасных приложений.

Для пользователей это особенно актуально: всё больше ИИ-обработки переносится с облака прямо в смартфон, а значит, в устройстве концентрируется больше личных данных.

Как поясняет вице-президент Android Security & Privacy Дэйв Клейдермахер, дело не столько в типе данных, сколько в их ценности для атакующего: в одном месте собирается подробный профиль человека.

Хотя сама по себе отметка SESIP Level 5 мало что скажет рядовому владельцу Android, главный вывод простой — pKVM, отвечающий за ключевые функции безопасности, теперь гораздо сложнее взломать даже опытным киберпреступникам.

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