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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru