ЛК получила патент на технологию оптимизации проверки сетевых данных

ЛК получила патент на технологию оптимизации проверки сетевых данных

Лаборатория Касперского запатентовала технологию повышения эффективности проверки сетевого трафика на наличие признаков киберугроз. Соответствующий патент, выданный Бюро по регистрации патентов и торговых марок США, подтверждает авторство специалистов «Лаборатории Касперского» в разработке метода уменьшения объема проверяемых данных без снижения надежности защиты. Это изобретение также запатентовано в российской федеральной службе Роспатент.

Комплексные защитные решения способны обнаружить и пресечь киберугрозы еще до их проникновения на компьютер. Для этого используются системы обнаружения вторжений, которые анализируют данные, проходящие через корпоративную или домашнюю сеть. Однако по мере роста объема сетевого трафика для анализа данных требуется все больше ресурсов, что в итоге приводит к задержкам в работе сети. В случае с корпоративными пользователями это может негативно повлиять на бизнес-процессы компании.

Существуют различные методы ускорения проверки сетевого трафика для выявления угроз, но часто они сопряжены со снижением надежности защиты, поскольку одновременно с ростом пропускной способности повышается вероятность, что сетевая угроза останется незамеченной в потоке данных.

Запатентованная «Лабораторией Касперского» технология позволяет сократить время проверки данных без снижения качества защиты. Такой результат достигается за счет выборочной инспекции данных в сетевом потоке. Правила избирательной проверки формируются с помощью базы данных, хранящей статистику ранее обнаруженных угроз.

Для корректной работы технологии необходимо, чтобы хотя бы один элемент защитной системы анализировал весь сетевой трафик на наличие угроз. Благодаря этому база данных пополняется новой информацией, которая позволяет оптимизировать работу других узлов сети, занятых мониторингом трафика. В качестве источника информации могут также выступать особые ресурсы-приманки, запущенные для привлечения внимания злоумышленников (так называемые honeypots). Такие ресурсы позволяют собрать информацию о действиях киберпреступниках и инструментах, которые они используют.

Элементы защитной системы не обязательно должны размещаться в одной локальной сети. Обслуживанием базы данных и средств для сбора информации об угрозах может заниматься поставщик защитного решения. В этом случае его клиенты смогут получать оперативную информацию о новых сетевых угрозах из онлайн-сервиса вендора без развертывания собственных «ловушек».

Запатентованная технология реализована в защитных решениях «Лаборатории Касперского» для домашних пользователей, малого бизнеса и корпоративного рынка, оснащенных модулем обнаружения сетевых вторжений. В их число входят Kaspersky Internet Security для всех устройств, Kaspersky CRYSTAL, а также Kaspersky Small Office Security и Kaspersky Security для бизнеса.

«Нашей приоритетной задачей является обеспечение максимально высокого качества защиты всех категорий пользователей. Именно поэтому мы уделяем большое внимание разработке и внедрению новых, во многом уникальных технологий противодействия киберугрозам во все наши защитные продукты. Технология эффективного мониторинга сетевого трафика – это оптимальное решение в ответ на постоянно растущий объем данных и все усложняющиеся приемы и вредоносные технологии, используемые киберпреступниками сегодня», – отметил Андрей Рубин, руководитель управления продуктов дляMac в «Лаборатории Касперского» и один из разработчиков запатентованной технологии.

По ту сторону ChatGPT: сотни подрядчиков читают реальные переписки

OpenAI привлекла сотни сторонних специалистов для ручного анализа диалогов пользователей с ChatGPT. Подрядчики видят реальные запросы и ответы, в которых могут встречаться личные, медицинские и другие конфиденциальные сведения.

По данным расследования 404 Media, работа проводится в рамках проекта Lily. Рецензенты кратко описывают запрос пользователя, сравнивают четыре варианта ответа модели и выставляют им оценки от одного до семи.

Отдельно они отмечают чрезмерную угодливость чат-бота, попытки очеловечить себя, неуместные эмодзи и другие особенности поведения.

Имена владельцев аккаунтов в интерфейсе скрываются, а переписки предварительно обрабатывает Privacy Filter. Однако OpenAI признала изданию, что система не всегда удаляет все персональные данные.

По утверждению журналистов, проверяющим также может показываться блок пользовательских воспоминаний с контекстом предыдущих разговоров и примерным местоположением.

Подрядчиков нанимают через внешние компании, включая Crossing Hurdles и Mercor. Некоторые специалисты получают более $50 в час. Подобный подход использует не только OpenAI: Anthropic также подтвердила 404 Media, что люди участвуют в оценке диалогов с Claude.

OpenAI официально указывает, что разговоры пользователей персональных тарифов могут применяться для улучшения моделей. Запретить использование новых чатов можно в разделе Settings → Data Controls, отключив параметр Improve the model for everyone.

Настройка действует на весь аккаунт, но не отменяет обработку данных, использованных ранее. Временные чаты не идут на обучение, хотя могут проверяться для выявления неправомерных действий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru