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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Психологи СГУ научились измерять уязвимость человека к кибервоздействию

В Саратовском государственном университете имени Н. Г. Чернышевского создали методику, которая помогает определить, насколько человек подвержен влиянию в интернете. Разработка может использоваться для профилактики мошенничества и в сфере кибербезопасности, сообщили в пресс-службе вуза.

Методика, как сообщает ТАСС, представляет собой опросник, позволяющий понять, насколько человек склонен доверять чужому мнению онлайн и без раздумий выполнять «указания» из Сети.

По словам разработчиков, инструмент может применяться в колледжах и вузах для раннего выявления повышенной уязвимости, а также в социальных службах, бизнесе и при создании антимошеннических коммуникаций — например, предупреждающих сообщений, адаптированных под конкретную аудиторию.

«Понимание механики подчинения в сети помогает разрабатывать сообщения, рассчитанные на профилактику опасных установок, — отметили в СГУ. — Методика будет полезна не только специалистам по безопасности, но и родителям, педагогам и психологам».

Исследованием руководила профессор кафедры социальной психологии образования и развития Татьяна Белых. Она пояснила, что в обычной жизни дезадаптивная подчиняемость проявляется как слепое следование указаниям «авторитетов», которое может идти вразрез со здравым смыслом и собственными ценностями. В интернете это часто проявляется в доверчивом поведении — от «звонков из банка» и фейковых инвестиций до участия в сомнительных флешмобах.

Учёные превратили эту уязвимость в измеряемый показатель. На основе реальных примеров сетевого воздействия они сформировали 39 утверждений о причинах послушного поведения онлайн, из которых после статистической обработки оставили 19. В исследовании участвовали 550 человек из разных регионов России — от Москвы до Грозного.

Методика выделяет три типа подчиняемости:

  • импульсивно-отзывчивый — человек быстро откликается на просьбы и реагирует на «важные» сигналы;
  • тревожно-чувствительный — проявляется в повышенной мнительности и готовности действовать «ради спокойствия»;
  • конформно-наивный — вера в безусловную надёжность онлайн-авторитетов и желание «быть как все».

«Не интернет делает нас послушнее, — подчёркивает Татьяна Белых. — Всё зависит от нашей психологической готовности и умения сопротивляться давлению в Сети».

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru