В новом релизе Axiom JDK устранили 4 опасные уязвимости

В новом релизе Axiom JDK устранили 4 опасные уязвимости

В новом релизе Axiom JDK устранили 4 опасные уязвимости

В новом релизе среды разработки и исполнения Java Axiom JDK разработчики устранили четыре критические уязвимости и добавили более 600 улучшений. Версия создана в соответствии с требованиями стандарта ГОСТ Р 56939-2024 и поддерживает пять релизов с длительной поддержкой для всех платформ.

Как сообщили в компании, обновление вышло в рамках цикла критических патчей безопасности.

В новой версии закрыты четыре критические уязвимости в модулях security-libs, client-libs, xml и JavaFX, выявленные за последние три месяца. Также устранена ошибка переполнения буфера в модуле zic. Кроме того, релиз включает 664 дополнительных улучшения и бэкпорта.

Вендор подчеркнул, что обновления не повлияют на стабильность работы среды, поэтому риск сбоев в работе приложений и фреймворков исключён.

Релиз выпущен для всех LTS-версий Axiom JDK: JDK 8, 11, 17, 21 и 25. По запросу патчи могут быть предоставлены и для более ранних версий, начиная с JDK 6. Загрузить обновления можно в личном кабинете на сайте разработчика.

«Каждая сборка Axiom JDK проходит более 160 000 тестов на десятках аппаратных конфигураций. Это делает платформу ещё более безопасной и эффективной для разработки отечественных сервисов на Java. Обновления платформенного уровня — это отлаженный промышленный процесс, который обеспечивает устойчивость всей ИТ-инфраструктуры. Мы устранили критические уязвимости, провели тщательный аудит и сохранили совместимость. Когда вся экосистема Java-технологий развивается под контролем одного вендора, заказчики получают предсказуемость, стабильность и уверенность в своём технологическом стеке, что позволяет формировать долгосрочную ИТ-стратегию», — отметил Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

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