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.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru