«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании в США передовой технологии эвристического анализа

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании в США передовой технологии эвристического анализа

«Лаборатория Касперского» собщает об успешном патентовании передовой технологии эвристического анализа. Технология, запатентованная в США, позволяет рассчитать коэффициент безопасности исследуемого программного обеспечения на основе поведения программы во время ее эмуляции.

При появлении новых вредоносных программ, которые еще не были обнаружены специалистами антивирусных компаний, очень важным становится их обнаружение с помощью методов эвристического анализа. Используемые в настоящее время методы детектирования не дают стопроцентной гарантии обнаружения новых вредоносных программ, что требует внедрения новых техник обнаружения потенциальных угроз и их блокирования.

Настоящее изобретение за авторством ведущих специалистов «Лаборатории Касперского» Николая Гребенникова, Олега Зайцева, Алексея Монастырского и Михаила Павлющика, заключается в использовании системы правил для определения степени вредоносности различных процессов (так называемой Security Rating). Патент на это изобретение, выданный 5 мая 2009 Патентным бюро США, получил номер 7 530 106.

В выданном патенте описана постоянно расширяемая система правил, в которой обозначены наиболее используемые вредоносными программами действия, такие как доступ к различным частям системного реестра, доступ в интернет или к системным файлам и т.д. Каждое такое действие оценивается в процентах по степени опасности, и при совершении данного действия суммарный рейтинг потенциальной опасности процесса будет увеличен. По мере роста данного рейтинга для процесса вводятся различные ограничения на доступ к определенным ресурсам. Таким образом, можно предотвратить ущерб от деятельности вредоносной программы еще в самом начале, заблокировав доступ к нужным для нее ресурсам.

«Запатентованная «Лабораторией Касперского» технология Security Rating направлена на решение задачи автоматизированного формирования таблиц правил для неизвестных приложений, - говорит руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко. – Такая технология очень важна для обеспечения прозрачности и незаметности работы антивирусных решений и минимизирует необходимость настройки таких продуктов пользователями».

Технология Security Rating не только повышает эффективность защиты компьютера, но и делает продукты «Лаборатории Касперского» более простыми в использовании. Благодаря ей сложная технология HIPS (Host-based Intrusion Prevention System), реализованная в Kaspersky Internet Security 2009 в виде инновационного модуля фильтрации активности приложений, стала доступна рядовым пользователям, а не только специалистам-администраторам.

В настоящее время патентные организации США и России рассматривают более трех десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области 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