«Лаборатория Касперского» получила новый патент в России

«Лаборатория Касперского» получила новый патент в России

«Лаборатория Касперского» объявляет о получении патента № 105770, описывающего технологию хранения и представления данных при эмуляции файловой системы или системного реестра.  Разработка, автором которой стал сотрудник «Лаборатории Касперского» Андрей Крюков, обеспечивает значительно более эффективную эмуляцию файловой системы за счет новой архитектуры. Новая технология позволит улучшить быстродействие системы эмуляции запуска приложений, которая широко используется в продуктах «Лаборатории Касперского» для выявления потенциально опасного программного кода. 



Общий вариант реализации файловой структуры или системного реестра в режиме эмуляции предусматривает создание иерархической базы данных. Такая база состоит из большого числа объектов, информация о которых хранится в соответствующих полях различного типа (строка, логическое выражение, число, ссылка и т.д.). Каждый объект в базе характеризуется собственным типом (количество которых не ограничено) и индексными полями, с помощью которых осуществляется поиск. Такая структура позволяет обеспечить высокую масштабируемость и универсальность при сохранении быстродействия.

Запатентованная «Лабораторией Касперского» технология также предусматривает создание иерархической структуры при эмуляции, однако обеспечивает работу с разнородными объектами и использует перекрестные ссылки. Это позволяет получать доступ к различным полям разных объектов и значительно повышает быстродействие. Производительность решения такова, что поиск в базе, состоящей из полумиллиона объектов, занимает доли секунды.

В патентной заявке также описываются алгоритм работы эмулятора приложений с оперативной памятью и способ «прозрачного» чтения и записи на жесткий диск. Реальные операции чтения и записи в таком случае не выполняются, однако для исследуемой программы создаются реалистичные условия работы. Данные методы позволяют детально проанализировать действия подозрительной программы при работе с оперативной памятью и информацией на жестком диске, без ущерба для операционной системы и данных пользователя.

Технологии «Лаборатории Касперского» в настоящее время защищены 40 патентами в России и 29 патентами в США. Кроме того, патентные ведомства США, России, Китая и Европы рассматривают более ста патентных заявок компании, описывающих 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