Новая бета-версия Panda Cloud Antivirus с файерволом

Новая бета-версия Panda Cloud Antivirus с файерволом

Panda Security, объявил сегодня о запуске новой бета-версии популярного продукта Panda Cloud Antivirus. Panda Cloud Antivirus 1.9.1 Beta включает в себя интеллектуальный файервол, в более полной степени отвечающий потребностям пользователей и обеспечивающий максимальную защиту.



Полноценный файервол автоматически распределяет входящие и исходящие соединения в зависимости от степени риска, который они представляют. Этот новый модуль включает в себя следующие возможности:

1. Правила для приложений позволяют пользователям определять, каким программам разрешен доступ в Интернет, а каким — нет.
2. Системные правила для всех программ. В отличие от других файерволов, системные правила встроены в один экран с правилами для приложений, что позволяет расставить приоритеты между двумя списками правил.
3. Приоритет правил позволяет пользователям настроить очередность применения правил.
4. Автоматическое управление разрешениями для программ, требующих соединения с Интернетом, основанное на анализе данных Коллективного Разума:

  • Автоматическое создание правил, разрешающих входящие и исходящие соединения для программ со статусом «Безопасный» 
  • Автоматическое создание правил, разрешающих исходящие соединения для программ со статусом «Низкий уровень риска» 
  • Автоматическое создание правил, блокирующих входящие и исходящие соединения для программ «Высокий уровень риска» 

5. Локальные уведомления о попытке соединений, а также возможность создавать правила и разрешения на основе предупреждающих сообщений. 
6. Экспорт/импорт правил.
7. Отчеты о заблокированных попытках подключения.

«Главная цель файервола как программы – минимизировать усилия пользователя, – говорит Педро Бустаманте, Старший консультант по исследованиям компании Panda Security. – Файервол принимает соответствующие решения вместо пользователя, поскольку автоматически управляет правилами и ограничениями на основе данных, полученных с помощью Коллективного Разума. Кроме того, он позволяет более продвинутым пользователям вручную создавать и редактировать правила, а также расставлять приоритеты».

Помимо добавления этой новой функции, в бета-версии были исправлены обнаруженные ранее ошибки, а также оптимизирована производительность автоматического и ручного сканирования.

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