ЛК запатентовала интеллектуальный метод исключения ложноположительных срабатываний

ЛК запатентовала интеллектуальный метод исключения ложноположительных срабатываний

«Лаборатория Касперского» получила патент на технологию эффективного обнаружения ложноположительных срабатываний при эвристическом анализе групп похожих вредоносных файлов.

Таким образом, используя возможности машинного обучения, компания смогла автоматизировать большой объем рутинных операций по выявлению зловредов, а патент, выданный соответствующим ведомством США, подтверждает новизну и исключительность применяемого метода.

Правила обнаружения вредоносного ПО, которые автоматически создаются при разборе ограниченного количества недавно выявленных вредоносных файлов, описывают группу опасных объектов как набор различных характеристик. Среди этих характеристик присутствует, в частности, последовательность системных событий и вызовов системных функций, которые одинаковы как для вредоносных, так и для чистых файлов.   

Запатентованная технология позволяет продуктам «Лаборатории Касперского» проверять автоматически созданные правила детектирования на предмет того, корректно ли они описывают группы вредоносных файлов и не затрагивают ли при этом легитимные объекты (а при таком подходе вероятность получения ложноположительных срабатываний существенно снижается). Проверка осуществляется следующим образом: в инфраструктуре «Лаборатории Касперского» все файлы, подходящие под предложенное описание, сравниваются с набором известных чистых (включенных в белые списки) файлов и более широкой подборкой известных вредоносных объектов. Если никаких сходств в процессе сравнения не обнаруживается, правило детектирования считается корректным и применяется для защиты пользователей от киберугроз.    

«Поскольку количество образцов вредоносного ПО, которое «Лаборатория Касперского» обрабатывает ежедневно, измеряется сотнями тысяч, часть работы по обнаружению вирусов, разумеется, автоматизирована. К примеру, без участия человека решается задача нахождения схожих характеристик между различными вредоносными файлами, что помогает нам создать правило эвристического детектирования, которое описывает сразу группу зловредов, а не отдельные объекты. Запатентованная технология дополняет коллекцию инструментов машинного обучения, которая уже активно используется в наших продуктах, так что у специалистов компании остается больше времени и возможностей сконцентрироваться на обнаружении более сложных угроз», – отметил Тимур Биячуев, руководитель лаборатории антивирусных исследований «Лаборатории Касперского». 

Технология уже применяется в решениях для защиты домашних и корпоративных пользователей, в частности в Kaspersky Internet Security для всех устройств, Kaspersky Total Security для всех устройств и Kaspersky Security для бизнеса.

Подпишитесь на новости

16-летний исследователь получил права администратора в сервисе Microsoft

Шестнадцатилетний исследователь под псевдонимом Faav обнаружил дыру в защите внутренней аналитической платформы Microsoft Titan. Сервис принимал поддельные токены аутентификации и позволял выдавать себя за администратора, а затем выполнять SQL-запросы к подключённым базам данных.

Причиной стала детская ошибка: Titan проверял указанные в JSON Web Token данные — идентификатор арендатора, приложение и имя пользователя, — но не подтверждал криптографическую подпись.

Как рассказал сам Faav, публично доступный API платформы принимал сфабрикованный токен и связывал указанное в нём имя admin с локальной учётной записью администратора. Для атаки не требовались украденные пароли, подбор учётных данных или компрометация аккаунта Microsoft.


Исследователь нашёл 17 подключённых баз ClickHouse почти с 10 тыс. уникальных таблиц. По их метаданным он оценил общий объём хранилищ в 17,3 трлн строк. Это не означает утечку такого количества записей или данные 17,3 трлн пользователей: показатель мог включать копии, историческую информацию и производные наборы.

Во время ограниченной проверки исследователь увидел метаданные и десятки тысяч записей, связанных с аккаунтами, адресами сотрудников и организациями.

Он также выполнил два запроса к аналитике Bing, вернувших по одной строке, но утверждает, что персональные данные клиентов не изучал и массово ничего не скачивал.

Faav сообщил об уязвимости Microsoft 5 сентября. Уже 9 сентября корпорация закрыла публичный доступ к API, а 17 сентября выплатила исследователю $5000. Доказательств того, что брешь ранее использовали злоумышленники, нет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru