"Лаборатория Касперского" патентует новые антивирусные разработки

"Лаборатория Касперского" патентует новые антивирусные разработки

Разработчик антивирусных продуктов "Лаборатория Касперского" сегодня сообщила о патентовании новых технологий, связанных с антивирусными решениями. Как сообщили в компании, зарегистрированные технологии оптимизируют работу существующих систем информационной безопасности и повышают эффективность их работы.

Так, например, одна из технологий дает возможность осуществлять проверку подозрительного ПО в зависимости от его положения в рейтинге вредоносных программ, а система адаптивного управления безопасностью мобильного устройства минимизирует трафик за счет загрузки только тех обновлений базы угроз, которые являются потенциально опасными для конкретного смартфона. Кроме того, ряд патентов описывают способы выбора оптимальных настроек нескольких приложений, использующих ресурсы одного компьютера, новые методы выявления активных спам-ботов, а также систему ускорения проверки файлов при эмуляции, передает cybersecurity.ru.

В настоящее время Роспатентом зарегистрировано более 30 технологий, разработанных «Лабораторией Касперского». Патентные ведомства США, России, Китая и Европы рассматривают более шестидесяти патентных заявок «Лаборатории», описывающих технологии в области информационной безопасности.

Патент № 101217 описывает систему ускорения проверки файлов при эмуляции. В изобретении «Лаборатории Касперского» используется специальный ускоритель, который выполняет часть инструкций эмулируемой программы на процессоре компьютера пользователя. Подобный подход значительно снижает время эмуляции для безопасных команд.

Еще один российский патент № 101222 выдан системе, осуществляющей выбор оптимальных настроек нескольких приложений, использующих ресурсы одного компьютера. Преимущество новой технологии заключается в типизации основных политик использования ресурсов, а также в возможности создать новую политику для заданной конфигурации компьютера и настроек приложений.

Описанная в патенте № 101223 система обеспечивает быстрое определение сходства между различными файлами для их оперативной классификации путем сравнения специальным образом подобранных характеристик файла с имеющейся базой данных выбранных характеристик.

Ещё одна запатентованная в России система, описанная в патенте № 101224, позволяет обнаруживать и минимизировать риск ложных срабатываний. Система создаёт и поддерживает в актуальном состоянии списки вредоносных и безопасных программ и ищет между ними пересечения. При их обнаружении на основании имеющихся у нее данных система принимает решение о правке либо списки безопасных, либо вредоносных. Выявление и исправление ложных срабатываний может происходить как до, так и после выпуска антивирусных баз данных.

Технология, на которую выдан патент № 101229, позволяет уменьшать объём обновлений программных продуктов и, соответственно, объем трафика между сервером и клиентом. Суть изобретения заключается в том, что клиенту передается лишь разница между последней актуальной версией антивирусных баз данных на сервере и текущей версией баз данных у клиента.

В патенте № 101231 описана система адаптивного управления безопасностью мобильного устройства. Согласно данной технологии, политику безопасности устройства можно привязать к месту его нахождения и к типу установки защитного приложения. В целях минимизации трафика может быть использована схема загрузки не всех обновлений базы угроз, а только той её части, которая относится к потенциально опасным для конкретного мобильного телефона. Система безопасности будет продолжать отслеживать установку новых программ и, в случае необходимости, подгрузит необходимые обновления в реальном времени.

Ещё одна новая технология позволяет автоматически создавать инструменты противодействия определённому типу вредоносных приложений. В системе используется база универсальных сценариев лечения. На её основе создается сценарий, подходящий для конкретного инцидента, отражённого в журнале событий на компьютере пользователя. На эту новую технологию был получен патент № 101232.

Технология, на которую выдан российский патент под номером 101233, позволяет рассчитывать рейтинг безопасности программ с целью наиболее точного обнаружения. На основании рассчитанного рейтинга для подозрительных программ вводятся ограничения на доступ к определенным компьютерным ресурсам, что предотвращает ущерб от действий потенциально опасной программы.

Российский патент № 101234 описывает новый метод выявления активных спам-ботов, для чего используется специальный обработчик SMTP-сессии. Обработчик SMTP-сессии также следит за выполнением политик работы с почтовым клиентом. Эти политики могут включать использование «черных» списков IP-адресов, различные правила обработки команд протокола и т.д.

И, наконец, новый метод, описанный в патенте № 101235, предлагает алгоритм ускорения проверки исполняемых файлов. Сам метод начинается с проверки, является ли файл известным, то есть, находится ли он в списке безопасных объектов. Для неизвестных файлов происходит анализ и оценка риска, на основании которых определяются используемые методы обнаружения вредоносных программ.

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