«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».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru