С 2019 года Kaspersky получила 53 патента на изобретения в области ML

С 2019 года Kaspersky получила 53 патента на изобретения в области ML

С 2019 года Kaspersky получила 53 патента на изобретения в области ML

Антивирусная компания «Лаборатория Касперского» представила небольшой отчёт, касающийся деятельности в области машинного обучения. Оказалось, что с 2019 года компания получила 53 патента на изобретения в соответствующей области.

Большинство из этих патентов относятся к таким сферам, как детектирование вредоносных программ, защита критической инфраструктуры, антифишинговые технологии и решения для мониторинга и анализа событий безопасности (SIEM). Также эксперты компании предложили варианты использования таких технологий и в других областях — от маркетинга до систем противодействия гражданским беспилотникам.

В начале прошлого десятилетия создание базы данных ImageNet и успех суперкомпьютера Watson, который обыграл чемпионов американской телевикторины, спровоцировали всплеск интереса к машинному обучению.

«Лаборатория Касперского» подала свою первую патентную заявку на изобретение по этому направлению в 2017 году, с тех пор в общей сложности было получено 56 ML-патентов, большинство — в последние три года. Среди недавно полученных патентов 18 были зарегистрированы Ведомством по патентам и товарным знакам США, 7 — Европейским патентным ведомством, 4 — Японским патентным ведомством.

«Мы одна из немногих компаний, которые патентуют технологии, не входящие в основное портфолио продуктов. Интересы наших исследователей часто выходят за рамки кибербезопасности, что доказывает количество патентов, полученных нами в области машинного обучения. Это подтверждает, что „Лаборатория Касперского“ — компания-визионер, которая стремится искать перспективы в разных технологических направлениях», — комментирует Антон Тихомиров, руководитель отдела стратегического развития интеллектуальной собственности «Лаборатории Касперского».

Всего за свою историю «Лаборатория Касперского» получила более 1200 патентов, в том числе в США, России, ЕС, Китае и Японии. Узнать подробнее о технологиях компании можно здесь.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru