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

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru