«Лаборатория Касперского» получила три новых патента в России

«Лаборатория Касперского» получила три новых патента в России

«Лаборатория Касперского» объявляет о получении трех новых патентов на технологии, которые позволяют повысить эффективность и скорость работы защитных решений за счет снижения количества ложных срабатываний, оптимизировать обработку потоков данных, сравнивать файлы на основе шаблонов (паттернов) функциональности.



Новые патенты защищают технологии, внедренные в различных решениях компании. В частности, одна из технологий описывает систему снижения количества ложных срабатываний антивирусной системы за счет применения системы рейтингов объектов и использования корректирующих коэффициентов для правил обнаружения вредоносных объектов.

Другая технология описывает систему быстрого анализа потока данных на наличие вредоносных объектов. Она позволяет анализировать объекты большого размера, не предъявляя чрезмерных требований к объему памяти. Архитектура предложенного решения включает модуль управления потоком данных, который разбивает первоначальный поток данных на составляющие, назначая каждому из них собственный обработчик.

Еще один полученный патент описывает технологию сравнения файлов на основе шаблонов функциональности. Процесс сбора и структурирования информации о работе программы для создания шаблона (паттерна) использует как статические, так и динамические методы. Это позволяет получить полное и структурированное описание программы, а не только его вредоносного функционала. В результате, такой излюбленный прием злоумышленников, как простое изменение файла, никак не повлияет на его описание, а, следовательно, и на результаты сравнения.

«Эксперты «Лаборатории Касперского» ведут постоянную работу по совершенствованию технологий, способов и методов борьбы с вредоносными программами. Получение патентов еще раз подтверждает высочайший уровень квалификации наших специалистов, – комментирует Надежда Кащенко, руководитель Управления по интеллектуальной собственности «Лаборатории Касперского». – Применение новых запатентованных технологий в составе действующих решений обеспечивает нашим пользователям и заказчикам еще более комфортную работу за счет повышения уровня безопасности и снижения нагрузки на систему».

С получением трех новых патентов, общее число технологий «Лаборатории Касперского», охраняемых патентами в России, достигло 43. Еще более трех десятков патентных заявок в настоящее время рассматриваются российским патентным ведомством. В целом, в США, России, Китае и Европейском Союзе на рассмотрении находятся более ста заявок на патенты, описывающих передовые технологии «Лаборатории Касперского» в сфере информационной безопасности.

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