Đã từ lâu, để nói về virus của Windows, nhiều người vẫn thích sự nhập nhằng khi sử dụng cụm từ virus máy tính để thay thế và né tránh, ngụ ý rằng virus không chỉ dành cho Windows, mà còn dành cho tất cả các nền tảng hệ điều hành và nền tảng khác.
Báo cáo về phần mềm độc hại của G Data, một hãng phần mềm chuyên về an ninh của Đức vừa được xuất bản trong tháng 09/2010 vừa qua đã chỉ ra rằng trong nửa đầu năm 2010, tổng số các chương trình phần mềm độc hại mới đã được tạo ra trên thế giới là 1.017.208, trong số đó có 1.011.285 chương trình, tương đương với 99,4%, là được viết cho nền tảng hệ điều hành Windows.
Con số 1.011.285 với 99.4% là tổng của 2 con số: (1) con số 1.001.902 được viết cho nền tảng Win32 của Windows, chiếm 98.5% tổng số chương trình phần mềm độc hại mới trong nửa đầu năm 2010 và (2) con số 9.383 được viết cho MSIL (MSIL là định dạng trung gian của các ứng dụng .NET, một khung các công cụ lập trình của Microsoft), chiếm 0.9% tổng số chương trình phần mềm độc hại mới trong nửa đầu năm 2010.
Số lượng các chương trình phần mềm độc hại mới trong nửa đầu năm 2010 được viết chung cho tất cả các nền tảng UNIX và GNU/Linux (*ix trong bảng) là 226, tương đương với 0.0%. Nếu cộng thêm cả nền tảng Java (Java là một nền tảng nguồn mở) thì sẽ cộng thêm con số 225 thì tổng số lượng các chương trình phần mềm độc hại được viết cho UNIX, GNU/Linux và các nền tảng nguồn mở khác là 451 thì cũng vẫn chiếm tỷ lệ là 0.0%. Nếu cộng thêm nốt cả nền tảng di động (Mobile) vào với giả thiết là mọi nền tảng di động đều dựa vào GNU/Linux và các nền tảng nguồn mở khác (mà điều này là không đúng, vì có cả Windows Mobile) thì tổng số lượng các chương trình phần mềm độc hại cho toàn bộ các nền tảng UNIX, GNU/Linux, Java và di động sẽ là 663, vẫn chiếm tỷ lệ là 0.0%. Nếu mở rộng để lấy thêm sai số cho 2 chữ số đằng sau dấu thập phân cùng với việc làm tròn số, chúng ta sẽ có được các con số tương ứng sau:
| | Nền tảng | Số lượng | Tỷ lệ % | Số lượng *ix + Java | Tỷ lệ % | Số lượng *ix+Java+ Di động | Tỷ lệ % *ix + Java + Di động |
| 1 | Win32 | 1.001.902 | 98.508 | | | | |
| 2 | MSIL | 9.383 | 0.921 | | | | |
| 3 | WebScripts | 3.942 | 0.386 | | | | |
| 4 | Scripts | 922 | 0.091 | | | | |
| 5 | NSIS | 260 | 0.256 | | | | |
| 6 | *ix | 226 | 0.022 | 226 | 0.022 | 226 | 0.022 |
| 7 | Java | 225 | 0.022 | 225 | 0.022 | 225 | 0.022 |
| 8 | Di động | 212 | 0.021 | | | 212 | 0.021 |
| Tổng số: | 1.017.072 | 100 | 451 | 0.044 | 663 | 0.065 | |
Báo cáo của G Data cũng dự đoán xu thế trong 6 tháng cuối năm 2010 này, tổng số lượng các chương trình phần mềm độc hại được tạo ra sẽ vượt qua con số 2 triệu.

Cùng với nó, với báo cáo này, dù trong thực tế, quả thực là virus không phải chỉ dành riêng cho nền tảng hệ điều hành Windows, mà còn cho cả cho những hệ điều hành và các nền tảng khác, thì nếu chúng ta đánh đồng khái niệm virus máy tính với khái niệm virus Windows thì cũng hoàn toàn không sai, với một sai số là 0.065% - nếu so với các nền tảng mở, hoặc cao nhất là 0.6% - nếu tính theo tổng tất cả các nền tảng, đều là những sai số mà trong khoa học chắc chắn là chấp nhận được.
VIRUS MÁY TÍNH = VIRUS WINDOWS!
Trần Lê
Nguồn: Báo cáo về phần mềm độc hại của G Data, báo cáo nửa năm tháng 01 - tháng 06 năm 2010.
Bài được đăng trên tạp chí Tin học và Đời sống số tháng 10/2010, trang 70-71.
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Dữ liệu để phân loại AI
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu