Создатель Диспетчера задач объяснил, почему загрузка CPU в Windows врёт

Создатель Диспетчера задач объяснил, почему загрузка CPU в Windows врёт

Создатель Диспетчера задач объяснил, почему загрузка CPU в Windows врёт

Бывший инженер Microsoft Дэйв Пламмер, приложивший руку к таким знаковым вещам, как поддержка ZIP в Windows и меню «Пуск» в Windows NT, рассказал, как на самом деле Диспетчер задач считает загрузку процессора. И заодно объяснил, почему цифры в этом инструменте иногда кажутся немного странными, особенно если сравнивать их с тем, как компьютер ощущается в реальной работе.

По словам Пламмера, идея просто показать, насколько занят процессор на деле куда сложнее, чем кажется.

Вопросов тут сразу слишком много: занят чем именно, на одном ядре или на всех, прямо сейчас или в среднем за последние секунды, в пользовательском режиме или на уровне ядра? Как только начинаешь во всём этом разбираться, простая шкала загрузки уже перестаёт выглядеть такой уж простой.

Сам Диспетчер задач, как объяснил Пламмер, работает не в режиме мгновенного измерения. Он обновляет данные через определённые интервалы, то есть показывает скорее интерпретацию того, что происходило между обновлениями, а не живую картину в каждый конкретный момент. Поэтому цифры на экране — это всегда усреднённый результат, а не моментальный снимок состояния процессора.

Самым очевидным решением мог бы быть простой расчёт по времени между обновлениями интерфейса. Но Пламмер от такого подхода отказался: он посчитал, что полагаться на точность GUI-таймера — идея так себе. Он даже сравнил это с попыткой доверить точный ритм метронома, который едет в кузове пикапа по разбитой дороге.

Вместо этого он заложил в Диспетчер задач другой принцип. Утилита запрашивает, сколько процессорного времени каждый процесс суммарно использовал с момента запуска (отдельно в пользовательском и системном режимах).

Затем из нового значения вычитается предыдущее, полученное во время прошлого обновления. Так определяется, сколько CPU-времени процесс съел за конкретный промежуток. А дальше это сравнивается с общим объёмом процессорного времени, которое было израсходовано всеми процессами за тот же период.

Звучит не очень просто, но именно такой метод, по словам Пламмера, даёт более точный результат, чем грубый расчёт по таймеру. Проблема в другом: современные процессоры стали намного сложнее, чем во времена, когда создавался классический Диспетчер задач.

Сегодня на работу CPU влияют динамическое изменение частоты, турбобуст, тепловые ограничения, глубокие режимы простоя и другие механизмы. Из-за этого один и тот же процент загрузки уже не всегда означает один и тот же объём реально выполненной работы. Пламмер привёл образное сравнение: современная загрузка CPU больше похожа не на пройденное расстояние, а на загруженность шоссе. Полупустая трасса с быстрыми спорткарами может перевезти больше, чем полностью забитая дорога со старыми грузовиками.

Именно поэтому Диспетчер задач иногда может показывать вроде бы нестрашные цифры, хотя компьютер при этом ощутимо тормозит (или наоборот). Дело не обязательно в ошибке инструмента. Просто сам показатель загрузки процессора уже давно перестал быть идеальным универсальным маркером производительности.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru