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.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru