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

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru