ИнфоТеКС запатентовала технологию обнаружения вредоносного ПО в ядре операционной системы

ИнфоТеКС запатентовала технологию обнаружения вредоносного ПО в ядре ОС

Компания ИнфоТеКС, ведущий производитель программных и программно-аппаратных VPN-решений и средств криптографической защиты информации, сообщает о получении патента для нового способа обнаружения вредоносного программного обеспечения в ядре операционной системы. Технология разработана участниками программы поддержки научных кадров «ИнфоТеКС Академия» и зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности (Роспатент). 

Внедрение вредоносного программного обеспечения в ядро операционной системы является одной из наиболее неблагоприятных угроз безопасности, поскольку его установку на рабочей станции не всегда можно идентифицировать.

Запатентованный ИнфоТеКС способ обнаружения вредоносного ПО, включает динамическую, более детальную проверку исполнения кода ядра ОС для обнаружения нелегальных перехватов, а также возможных изменениях кода в ядре и загружаемых модулях (драйверах). Зарегистрированная технология обеспечивает обнаружение как известного, так и ранее не зарегистрированного вредоносного ПО в ядре и драйверах операционной системы.

 

Авторами запатентованного изобретения являются участники программы «ИнфоТеКС Академия», которая направлена на развитие научных разработок и исследовательских проектов в области криптографии и информационной безопасности. Участие в программе дает возможность молодому ученому получить поддержку интересного проекта, перспективных, актуальных разработок, продвинуться в своих исследованиях, углубить опыт и знания, стимулировать возникновение передовых идей и подходов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru