BitLocker в Windows 11 ускорили на уровне железа и CPU

BitLocker в Windows 11 ускорили на уровне железа и CPU

BitLocker в Windows 11 ускорили на уровне железа и CPU

Microsoft начала внедрять аппаратное ускорение BitLocker в Windows 11 — решение, которое должно одновременно подтянуть производительность и повысить уровень защиты данных. Напомним, BitLocker — это встроенный в Windows механизм полного шифрования диска.

Обычно он работает так: ключи хранятся в TPM, а все криптографические операции выполняются на уровне процессора.

Раньше этого было достаточно, но с ростом производительности NVMe-накопителей шифрование всё чаще стало заметно «отъедать» ресурсы — особенно в играх, при монтаже видео и в других тяжёлых сценариях.

Теперь Microsoft решила переложить основную нагрузку с CPU на железо. В новой версии BitLocker массовые криптографические операции могут выполняться напрямую на компонентах SoC (System-on-a-Chip) — через аппаратные модули безопасности (HSM) и доверенные среды выполнения (TEE). В результате снижается нагрузка на процессор и ускоряется работа системы в целом.

По данным Microsoft, при аппаратном ускорении BitLocker потребляет примерно на 70% меньше CPU-циклов на операцию ввода-вывода по сравнению с программным вариантом. Конкретные цифры, конечно, зависят от железа, но разница заметная.

 

Есть и бонус по безопасности. Ключи шифрования теперь лучше изолированы от процессора и оперативной памяти, что снижает риски атак на CPU и память. В Microsoft прямо говорят, что в перспективе это позволит полностью убрать BitLocker-ключи из зоны доступа CPU и RAM, оставив их под защитой специализированного «железа» и TPM.

Аппаратно ускоренный BitLocker включается автоматически — при условии, что система его поддерживает. Речь идёт о Windows 11 версии 24H2 (с установленными сентябрьскими обновлениями) и Windows 11 25H2, NVMe-накопителе и процессоре с поддержкой криптографического оффлоада. По умолчанию используется алгоритм XTS-AES-256.

Первыми поддержку получат корпоративные системы Intel vPro на процессорах Intel Core Ultra Series 3 (Panther Lake). В дальнейшем Microsoft обещает добавить и другие SoC-платформы.

Проверить, какой режим BitLocker используется на конкретном устройстве, можно командой manage-bde -status — в параметре Encryption Method будет указано, используется ли аппаратное ускорение.

При этом BitLocker всё ещё может откатиться к программному режиму. Это происходит, если вручную заданы неподдерживаемые алгоритмы или размеры ключей, если так требуют корпоративные политики, либо если включён FIPS-режим, а платформа не поддерживает сертифицированный криптооффлоад.

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