«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».

ИИ-контент в России предложили маркировать добровольно

В России готовят правила для маркировки контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Но без обязательной плашки позора: пользователь сам будет решать, указывать ли, что картинка, видео или аудио сделаны нейросетью.

Такие положения вошли в законопроект о поддержке развития ИИ-технологий, который правительство внесло в Госдуму. Об этом РИА Новости сообщили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко.

Согласно документу, сервисы на базе больших ИИ-моделей должны будут дать пользователям техническую возможность маркировать созданные с их помощью аудио-, фото- и видеоматериалы.

Аналогичная обязанность появится и у владельцев соцсетей: они должны предусмотреть инструмент для размещения предупреждения об искусственном происхождении контента.

Но важный момент: маркировка будет добровольной. Законопроект не заставляет пользователей обязательно ставить предупреждение на каждый сгенерированный ролик, картинку или аудиофайл. Решение останется за автором.

В аппарате Григоренко объясняют это попыткой сформировать культуру честного взаимодействия с ИИ-контентом. Особенно такая маркировка может быть полезна в рекламе, образовании и массовых коммуникациях — там, где синтетический контент легко может ввести аудиторию в заблуждение.

При этом перед внесением в Госдуму законопроект заметно доработали с учетом замечаний бизнеса. Из него убрали обязательный контроль маркировки ИИ-контента для соцсетей и маркетплейсов. Причина практичная: надежных, массово доступных и недорогих инструментов для автоматического выявления генеративного контента пока просто нет.

Судя по всему, пока ставка делается не на жесткий контроль, а на добровольную прозрачность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru