Лаборатория Касперского патентует передовую технологию сравнения файлов

Лаборатория Касперского патентует передовую технологию сравнения файлов

«Лабораторией Касперского» получен патент на эффективный метод точного сравнения элементов программного обеспечения. Патент №8499167, выданный Бюро по регистрации патентов и торговых марок США, описывает технику сравнения файлов для выявления вредоносных объектов, модифицированных злоумышленниками с целью затруднить обнаружение защитными программами.

На фоне стремительного роста числа вредоносных программ критически важным фактором становится способность антивирусных компаний быстро и качественно выявлять новые угрозы. Классический метод сравнения неизвестных файлов с коллекцией вредоносных объектов позволяет блокировать огромное количество зловредов, появляющихся каждый день. Однако сам механизм сравнения не идеален. Злоумышленники без особого труда нивелируют эффективность подхода, «засоряя» тело файла различными данными, что меняет его структуру и делает непохожим ни на один из коллекции вредоносных объектов.

Специалисты «Лаборатории Касперского» учли эти особенности, разрабатывая новую технологию сравнения файлов. В основе запатентованной технологии лежит идея о том, что функционал файла можно определить по его содержимому, не запуская сам файл. Строки байт-кода файла содержат информацию о выполнении файла в рамках операционной системы (имена файлов, ключи реестра, интернет-ссылки), что представляет своеобразный «конспект» файла.  Ранее практическая реализация этой идеи сталкивалась с трудностями: какие именно строки файла сравнивать, какие из них сигнализируют о вредоносном функционале объекта и как осуществить поиск за разумное время с минимальными затратами ресурсов.

Запатентованная технология «Лаборатории Касперского» описывает алгоритм автоматического сравнения файлов по строкам для определения схожести их функционала. Содержимое каждого нового файла автоматически анализируется – благодаря набору правил отсеиваются нерелевантные строки, а оставшиеся, дающие понимание о функциональных возможностях, сравниваются с коллекцией вредоносных объектов, проанализированных по такому же принципу. Важным свойством технологии является высокая скорость сравнения «конспекта» файлов с огромной базой вредоносного ПО.

«Практика показывает, что эффективность защитных решений определяется не только способностью распознавать вредоносные объекты, но еще и скоростью работы, минимальным количеством затраченных для этого ресурсов. Совместить оба качества – это вызов для разработчиков, и мы смогли достичь высокого результата. Полученный патент – лучшее тому доказательство», – прокомментировал Алексей Маланов, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского», разработчик запатентованной технологии.

Несмотря на то, что патент получен лишь недавно, эксперты «Лаборатории Касперского» уже продолжительное время применяют технологию для составления образцов новых вредоносных программ.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru