«Лаборатория Касперского» получила в США два патента

«Лаборатория Касперского» получила в США два патента

«Лаборатория Касперского» сообщает о получении в США двух патентов на передовые технологические решения, разработанные экспертами компании. Новые технологии повышают эффективность лечения зараженных систем и идентификации спам-ботнетов. Метод восстановления системы после заражения вредоносной программой описывается в патенте № 8181247. Данная технология анализирует деятельность различных объектов (например, действия установленных программ) на основе данных журнала регистрации событий и определяет связи между ними.

С помощью этих данных, после обнаружения вредоносной активности, технология позволяет отменить все изменения в системе. В частности, восстанавливаются незараженные версии файлов и корректные записи реестра, а созданные в результате вредоносной активности объекты удаляются. Чтобы не допустить повторного заражения, все созданные вредоносными объектами сетевые соединения разрываются, а запущенные ими процессы завершаются. Данная технология, задействованная в составе модуля System Watcher в продуктах компании, позволяет привести систему в то состояние, в котором она находилась до повреждения вредоносными программами, с полным сохранением работоспособности.

Второй патент № 8195750 описывает систему и способы выявления ботнетов, использующихся для массовой рассылки электронных сообщений. Данная технология организует сбор и анализ статистики почтовых серверов. На основании собранных данных создается модель распространения электронных писем в зависимости от их размера или даты отправления. Дальнейший анализ позволяет определить компьютеры, массово рассылающие идентичные письма и предположительно являющиеся частью ботнета. Одним из преимуществ технологии является скорость работы: cбор статистики занимает относительно мало времени, от нескольких часов до суток.

«Разработанная в компании система определения зараженных компьютеров, включенных злоумышленниками в состав ботнета, использует только косвенные данные. Из-за этого анализ информации, полученной от почтовых серверов, может занимать очень много времени, что заметно снижает эффективность такого поиска. Дело в том, что конкретная зараженная система может рассылать спам в течение короткого времени – несколько часов или дней – после чего она переводится злоумышленниками в режим ожидания, – комментирует Евгений Смирнов, руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского». – Запатентованная технология повышает качество работы нашей системы фильтрации спама, а также предоставляет необходимые данные для анализа и последующего закрытия ботнета, как например это произошло с известным ботнетом Kelihos».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru