«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании передовой технологии борьбы с вредоносным ПО

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании передовой технологии борьбы с вредоносным ПО

«Лаборатория Касперского» сообщает об успешном патентовании в США прогрессивной технологии в области защиты информации. Технология позволяет эффективно распознавать вредоносные программы и удалять их, а также устранять последствия их работы с помощью автоматически генерируемых скриптов.

Современным компьютерам угрожает растущее число постоянно усложняющихся и быстро меняющихся вредоносных программ. Всё более актуальными становятся автоматизированные методы защиты, обеспечивающие высокую скорость обработки данных и оперативную реакцию на угрозы. Однако они часто страдают от возможных ложных срабатываний или низкого уровня обнаружения новых угроз.

Новая запатентованная технология «Лаборатории Касперского» является эффективной комбинацией как уже существующих, так и новых автоматизированных методов борьбы с вредоносным ПО. Автоматизированные методы позволяют успешно справляться с большими объемами информации. Более того, обработка и накопление больших объемов информации в этом случае являются преимуществом, так как она используется для оптимизации дальнейшей работы и обучения защитной системы. Эксперты в области безопасности имеют возможность тонко регулировать и корректировать работу системы защиты.

Такая комбинация даёт синергетический эффект, приводящий к экономии ресурсов, и обеспечивающий высокий уровень детектирования вредоносных программ. Использование эмпирических данных и обучаемость системы предоставляют возможность её постепенной специализации и усовершенствования.

Автор изобретения – главный технологический эксперт «Лаборатории Касперского» Олег Зайцев. Патент на новую передовую технологию и её реализацию зарегистрирован Патентным бюро США 26 мая 2009 года под номером 7 540 030.

Запатентованная система автоматически агрегирует статистические данные о программах и их действиях. Данные собираются из таких источников, как журналы событий, результаты исследования системы и доставленная от пользователей информация о файлах, помещенных в карантин. Накопленные данные используются для идентификации вредоносных программ, автоматического создания скриптов для устранения обнаруженных угроз и углубленного изучения системы.

Создаваемые системой скрипты могут быть усовершенствованы экспертами в области компьютерной безопасности – работая совместно с системой, эксперты имеют возможность помогать ей в процессе выработки и принятия решений в сложных случаях, когда системе не хватает текущих знаний. В дальнейшем предложенное решение способно решать аналогичные проблемы автоматически. Таким образом, по мере накопления статистических данных, растет эффективность работы системы.

«Внедрение данной технологии позволяет повысить оперативность реагирования на современные угрозы и упростить процедуру взаимодействия пользователя со службой технической поддержки. Используемые в запатентованной технологии системы нечеткой логики и искусственного интеллекта дают возможность накапливать опыт, классифицировать полученные знания и выполнять самообучение», – говорит изобретатель технологии Олег Зайцев.

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

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru