Технологии не лгут: «Лаборатория Касперского» запатентовала интеллектуальный метод исключения ложноположительных срабатываний

«Лаборатория Касперского» получила патент на технологию эффективного обнаружения ложноположительных срабатываний при эвристическом анализе групп похожих вредоносных файлов. Таким образом, используя возможности машинного обучения, компания смогла автоматизировать большой объем рутинных операций по выявлению зловредов, апатент, выданный соответствующим ведомством США, подтверждает новизну и исключительность применяемого метода.

Правила обнаружения вредоносного ПО, которые автоматически создаются при разборе ограниченного количества недавно выявленных вредоносных файлов, описывают группу опасных объектов как набор различных характеристик. Среди этих характеристик присутствует, в частности, последовательность системных событий и вызовов системных функций, которые одинаковы как для вредоносных, так и для чистых файлов. 

Запатентованная технология позволяет продуктам «Лаборатории Касперского» проверять автоматически созданные правила детектирования на предмет того, корректно ли они описывают группы вредоносных файлов и не затрагивают ли при этом легитимные объекты (а при таком подходе вероятность получения ложноположительных срабатыванийсущественно снижается). Проверка осуществляется следующим образом: в инфраструктуре «Лаборатории Касперского» все файлы, подходящие под предложенное описание, сравниваются с набором известных чистых (включенных в белые списки) файлов и более широкой подборкой известных вредоносных объектов. Если никаких сходств в процессе сравнения не обнаруживается, правило детектирования считается корректным и применяется для защиты пользователей от киберугроз.   

«Поскольку количество образцов вредоносного ПО, которое «Лаборатория Касперского» обрабатывает ежедневно, измеряется сотнями тысяч, часть работы по обнаружению вирусов, разумеется, автоматизирована. К примеру, без участия человека решается задача нахождения схожих характеристик между различными вредоносными файлами, что помогает нам создать правило эвристического детектирования, которое описывает сразу группу зловредов, а не отдельные объекты. Запатентованная технология дополняет коллекцию инструментов машинного обучения, которая уже активно используется в наших продуктах, так что у специалистов компании остается больше времени и возможностей сконцентрироваться на обнаружении более сложных угроз», – отметил Тимур Биячуев, руководитель лаборатории антивирусных исследований «Лаборатории Касперского».

Технология уже применяется в решениях для защиты домашних и корпоративных пользователей, в частности в Kaspersky Internet Security для всех устройствKaspersky Total Security для всех устройств и Kaspersky Security для бизнеса.

По состоянию на конец октября 2015 года портфолио «Лаборатории Касперского» насчитывает более 340 патентов, выданных соответствующими ведомствами России, США, Китая и ЕС. Еще 324 заявки находятся в стадии рассмотрения.

26 ноября, 2015

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

04.07.2025
Конгрессмен рассказал агентам ФБР про кибербез (не наоборот)
04.07.2025
«Это ускорит развитие национальной платёжной инфраструктуры»
04.07.2025
«Пар»? «Ростелеком» строит свой Steam
03.07.2025
В Госдуме продолжают намекать на преимущества импортозамещения
03.07.2025
Котята отрастили щупальца. Kraken целится в Apple издалека?
03.07.2025
DLBI: До конца года стилеры могут парализовать поиск «удалёнки» в РФ
03.07.2025
Международный уголовный суд подвергается атакам хакеров
03.07.2025
17% компаний выбирает ноутбуки с предустановленными отечественными ОС
03.07.2025
«Газинформсервис» запускает новый акселератор для ИБ-специалистов
02.07.2025
Сотрудникам Microsoft не уйти от использования ИИ. Как и всем остальным…

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных