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.

Фишинг стал доминирующим методом проникновения при кибератаках

Согласно исследованию ландшафта угроз Threat Zone 2026, подготовленному BI.ZONE Threat Intelligence на основе анализа активности ста кластеров, атаковавших компании из России и других стран СНГ в 2025 году, фишинг стал основным способом первоначального проникновения в корпоративную инфраструктуру. На него пришлось 64% всех зафиксированных эпизодов.

Как отметил руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, представляя результаты исследования, остальные методы используются значительно реже.

Так, применение средств удаленного доступа составило около 18%, а еще 9% атак пришлись на компрометацию подрядчиков — как правило, небольших и слабо защищенных компаний.

Лишь в 7% случаев злоумышленники проникали в инфраструктуру за счет эксплуатации уязвимостей. По словам Олега Скулкина, столь низкая доля объясняется тем, что организации все активнее устраняют известные проблемы безопасности. При этом он отметил рост интереса атакующих к уязвимостям нулевого дня.

Отдельной тенденцией 2025 года стало более активное использование техники ClickFix, при которой необходимые злоумышленникам действия выполняет сам сотрудник компании — обычно под давлением или с применением манипулятивных приемов. Если раньше такие подходы применялись в основном против зарубежных организаций, то в прошлом году они стали активно использоваться и в России, причем с опорой на отечественные сервисы.

В целом злоумышленники все чаще делают ставку на легитимные инструменты и «законные» способы получения доступа — например, с использованием украденных или утекших учетных данных сотрудников. Среди фреймворков эксплуатации и постэксплуатации атакующие все чаще выбирают малоизвестные и редко используемые решения, чтобы усложнить обнаружение. Вредоносное ПО при этом применяется в основном против организаций с низким уровнем защищенности.

По оценке Олега Скулкина, искусственный интеллект используется примерно в 1% атак. Он помогает экономить время — ИИ применяют для генерации фишинговых документов, обфускации и оптимизации кода. Однако полноценные зловреды, написанные ИИ, пока остаются редкостью из-за невысокого качества результатов работы больших языковых моделей.

Основным мотивом атак по-прежнему остается финансовый — на него пришлось 47% инцидентов. Это на 20 процентных пунктов меньше, чем в 2024 году. Одновременно выросла доля атак с целью шпионажа — с 21% до 37%, а также хактивизма — с 12% до 16%. При этом, как отметил Олег Скулкин, одни и те же кластеры нередко совмещают атаки разной направленности.

Самой атакуемой отраслью в 2025 году стало государственное управление — на него пришлось 14% всех атак. На втором месте оказался финансовый сектор с долей 11%. Третье и четвертое места разделили транспорт и логистика, а также розничная торговля — по 10% каждая.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru