Утилита NTLite для настройки Windows ускорилась и научилась экономить место

Утилита NTLite для настройки Windows ускорилась и научилась экономить место

Утилита NTLite для настройки Windows ускорилась и научилась экономить место

Утилита NTLite, хорошо знакомая энтузиастам, системным администраторам и тем, кто любит тонко настраивать Windows под себя, получила сразу несколько полезных обновлений. Свежие версии приложения принесли прирост производительности, улучшения в работе с драйверами и новую возможность, которая поможет сэкономить немало места на диске.

NTLite — это неофициальный инструмент для настройки и кастомизации Windows.

С его помощью можно редактировать образы систем, автоматизировать установку, управлять компонентами ОС и даже вносить изменения в уже установленную систему без переустановки. Программа поддерживает популярные форматы образов, включая ISO, WIM, ESD и SWM, а также умеет создавать загрузочные ISO-файлы.

Главное изменение в последних апдейтах касается скорости работы. Разработчики добавили более активное использование многопоточности, благодаря чему извлечение обновлений теперь должно выполняться заметно быстрее. На современных многоядерных процессорах это особенно актуально: чем больше потоков доступно, тем ощутимее ускорение.

Кроме того, в NTLite улучшили удаление файлов, особенно это должно быть заметно при очистке крупных каталогов. Также доработали импорт драйверов: теперь программа выбирает самую свежую версию одного и того же драйвера и не плодит дубликаты. Заодно улучшили отображение списка оборудования, чтобы отслеживать изменения было удобнее.

Отдельного внимания заслуживает новая функция AI Component Management для образов Windows 11 25H2. Она позволяет управлять ИИ-компонентами системы, а при необходимости удалять их. Для части пользователей это может стать не просто опцией для тонкой настройки, а вполне практичным способом уменьшить размер установки Windows и освободить место.

Помимо этого, разработчики исправили несколько ошибок, связанных с интеграцией MSIX и APPX-пакетов, улучшили совместимость драйверов и обновили локализации интерфейса, добавив и доработав переводы на несколько языков, включая русский.

AppSec Solutions разработала ИИ-файрвол для защиты LLM-систем

AppSec Solutions сообщила о разработке ИИ-файрвола — продукта для защиты систем с искусственным интеллектом и фильтрации запросов к большим языковым моделям. Разработкой занималась команда AppSec Solutions, входящая в группу компаний.

Решение ориентировано на компании, которые уже используют LLM в бизнес-процессах или только планируют внедрять нейросети.

Основная задача ИИ-файрвола — проверять входящие запросы и снижать риски, связанные с небезопасным использованием моделей.

Такие инструменты становятся всё актуальнее по мере того, как ИИ-сервисы начинают работать с корпоративными данными, внутренними системами и пользовательскими обращениями. Среди типичных рисков — инъекции в промпты, попытки обойти ограничения модели, утечки чувствительной информации и нежелательная генерация ответов.

Swordfish Security уже занимается темой безопасности ИИ. Ранее компания подготовила общедоступный фреймворк безопасности ИИ, с помощью которого организации могут оценивать зрелость и защищённость систем с применением нейросетей. Заявляется, что он адаптирует международный опыт к российскому законодательству и локальной практике.

Появление ИИ-файрвола выглядит логичным продолжением этой работы. Рынок постепенно приходит к простой мысли: подключить LLM к продукту или внутреннему сервису уже недостаточно. Нужно ещё понимать, кто и как с ней взаимодействует, какие запросы проходят внутрь системы и какие данные могут выйти наружу.

По сути, Swordfish Security развивает направление прикладной защиты ИИ-систем не на уровне общих разговоров про риски нейросетей, а через инструменты, которые должны встраиваться в реальные корпоративные сценарии.

К слову, команда AM Live провела день в офисе ГК Swordfish Securirty и выяснила, как развивают защиту ИИ уже сейчас и как она будет выглядеть в будущем. Кибербезопасность, разработка и искусственный интеллект; как на самом деле работает команда, которая создаёт продукты в условиях, где ещё нет готовых правил, стандартов и людей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru