«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании технологии, обеспечивающей целостность данных

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании технологии, обеспечивающей целостность данных

«Лаборатория Касперского» сообщает об успешном патентовании в США передовой технологии, позволяющей обнаруживать несанкционированные изменения данных.

Намеренное или случайное несанкционированное изменение данных приводит к их искажениям и потере. Неправомерное изменение программного кода может вести к некорректному исполнению программ. Известно, что значительная часть вредоносного ПО внедряется в исполняемые файлы, меняя их содержимое, что ведёт при их запуске к исполнению кода с вредоносной функциональностью. Поэтому обеспечение целостности данных является одной из важнейших задач в сфере компьютерной безопасности.

Для гарантирования целостности файлов могут использоваться такие технологии, как хеширование, электронно-цифровая подпись и отслеживание модификации файла по времени последнего изменения. Однако первые два метода являются слишком ресурсоёмкими, чтобы использовать их для обеспечения целостности всех файлов компьютерной системы. Стандартная же реализация третьего метода слишком ненадёжна – в последнее время многие вредоносные программы стали менять временные метки на более ранние с целью сокрытия факта реального изменения файлов.

Использование стандартных методов проверки целостности сильно перегружает системные ресурсы или может привести к пропуску зараженного файла и дальнейшему распространению вредоносной программы.

Передовая технология «Лаборатории Касперского», разработанная Михаилом Павлющиком, лишена этих недостатков – она позволяет проверять целостность файлов достоверно, быстро и без значительных затрат ресурсов. Патент на неё зарегистрирован Патентным бюро США 28 апреля 2009 года под номером 7 526 516.

Эта технология основана на том, что специальный перехватчик получает запросы программ на изменение временных меток файла или группы файлов. Перехватчик отмечает такие запросы для каждого файла и хранит эту информацию в базе данных. Впоследствии эта информация передается специальному модулю (обычно являющемуся частью антивирусной программы), способному сравнивать показания счётчика обновлений временных меток и содержание этих меток. Изменение показания счётчика без изменения временной метки является сигналом о модификации файла и возможном его заражении. Антивирусная программа может инициировать сканирование файла на наличие вредоносного кода или вывод предупреждения пользователя об опасности.

Таким образом, запатентованный «Лабораторией Касперского» метод и его программная реализация позволяют быстро и безошибочно отследить факт изменения файла и начать проверку с целью не допустить запуск вредоносного кода. «Самое главное преимущество этого метода заключается в его быстроте: проверка файла осуществляется с минимальными затратами системных ресурсов. Данная технология позволяет сделать работу антивирусной программы незаметной для пользователя, при сохранении самого высокого уровня защиты компьютера. Значимость этого изобретения едва ли возможно переоценить. Запатентованная технология уже активно применяется в продуктах нашей компании», – говорит руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко.

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