Вышел GRUB 2.14: поддержка EROFS и исправление проблемы 2038 года

Вышел GRUB 2.14: поддержка EROFS и исправление проблемы 2038 года

Вышел GRUB 2.14: поддержка EROFS и исправление проблемы 2038 года

После более чем двух лет ожидания проект GRUB наконец-то выпустил полноценный релиз версии 2.14. Обновление получилось действительно крупным и затрагивает как безопасность, так и поддержку современных технологий — словом, всё то, за что загрузчик ценят в Linux и не только.

Одно из главных новшеств — поддержка файловой системы EROFS, ориентированной на режим «только для чтения».

Она всё чаще используется в контейнерах и встроенных системах, так что появление EROFS в GRUB выглядит вполне логичным шагом. Заодно разработчики прокачали работу с LVM: загрузчик теперь понимает тома с включённой целостностью (LV integrity) и cachevol.

На платформах EFI GRUB получил NX-фичу (No-eXecute), что заметно усиливает защиту от атак на этапе загрузки. В ту же копилку — поддержка протокола shim, алгоритма вывода ключей Argon2 и защиты ключей с помощью TPM 2.0. А для PowerPC-систем добавили Secure Boot с поддержкой встроенных подписей.

Хорошие новости есть и для тех, кто следит за внутренней кухней загрузчика. GRUB теперь умеет хранить блоки окружения прямо в заголовках Btrfs, поддерживает BLS и UKI, а также получил распаковку zstd. Заодно разработчики закрыли знаменитую проблему «2038 года», благодаря чему загрузчик корректно работает с датами за пределами диапазона 1901–2038. Появилась и опция блокировки командной строки — полезная вещь для защищённых систем.

Отдельное внимание уделили безопасности и качеству кода. В релизе закрыт внушительный список уязвимостей (CVE) и ошибок, найденных при помощи Coverity. Улучшена надёжность TPM-драйверов и файловых систем, расширен набор тестов, а документацию привели в более современный вид. Кроме того, библиотеку libgcrypt обновили до версии 1.11.

Исходный код GRUB 2.14 уже доступен на серверах GNU. Для пользователей Windows подготовлены бинарные сборки для платформ i386-pc, i386-efi и x86_64-efi, а также обновлённая документация проекта.

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