Патч от Intel работает только при настройках питания по умолчанию

Патч от Intel работает только при настройках питания по умолчанию

Патч от Intel работает только при настройках питания по умолчанию

Как выяснили специалисты, выпущенные на прошлой неделе патчи от Intel, устраняющие проблему нестабильной работы процессоров 13-го и 14-го поколения (Raptor Lake), оказались неработоспособными на ряде системных плат, которые используют расширенное управление питанием.

Новая версия микрокода от Intel ограничивает напряжение, подаваемое к настольным процессорам 13-го и 14-го поколений до 1,55 вольта, что позволяет устранить проблемы, связанные с нестабильной работой данных процессоров — прежде всего Core i7 и Core i9 — в «тяжелых» приложениях.

Но, как оказалось, эти настройки работают только если в BIOS задана опция Intel Default Settings.

Так, на системной плате Z790 Aorus Master X от Gigabyte, как продемонстрировал эксперт по разгону процессоров, скрывающийся под ником Buildzoid, напряжение повышается до 1,56 вольта уже менее чем через минуту после загрузки операционной системы и до максимума в 1,5792 при запуске ресурсоемких приложений.

 

Как отметил автор издания The Register Мэтью Конатсер, даже повышение напряжения до 1,55 вольта достаточно для повреждения процессора.

В результате, как заявили The Register представители ряда крупных компаний, включая HP и Dell, они пока тестируют обновление BIOS, которые включают исправления микрокода от Intel. Релиз запланирован не раннее начала сентября.

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