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.

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru