«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании в США передовой технологии эвристического анализа

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании в США передовой технологии эвристического анализа

«Лаборатория Касперского» собщает об успешном патентовании передовой технологии эвристического анализа. Технология, запатентованная в США, позволяет рассчитать коэффициент безопасности исследуемого программного обеспечения на основе поведения программы во время ее эмуляции.

При появлении новых вредоносных программ, которые еще не были обнаружены специалистами антивирусных компаний, очень важным становится их обнаружение с помощью методов эвристического анализа. Используемые в настоящее время методы детектирования не дают стопроцентной гарантии обнаружения новых вредоносных программ, что требует внедрения новых техник обнаружения потенциальных угроз и их блокирования.

Настоящее изобретение за авторством ведущих специалистов «Лаборатории Касперского» Николая Гребенникова, Олега Зайцева, Алексея Монастырского и Михаила Павлющика, заключается в использовании системы правил для определения степени вредоносности различных процессов (так называемой Security Rating). Патент на это изобретение, выданный 5 мая 2009 Патентным бюро США, получил номер 7 530 106.

В выданном патенте описана постоянно расширяемая система правил, в которой обозначены наиболее используемые вредоносными программами действия, такие как доступ к различным частям системного реестра, доступ в интернет или к системным файлам и т.д. Каждое такое действие оценивается в процентах по степени опасности, и при совершении данного действия суммарный рейтинг потенциальной опасности процесса будет увеличен. По мере роста данного рейтинга для процесса вводятся различные ограничения на доступ к определенным ресурсам. Таким образом, можно предотвратить ущерб от деятельности вредоносной программы еще в самом начале, заблокировав доступ к нужным для нее ресурсам.

«Запатентованная «Лабораторией Касперского» технология Security Rating направлена на решение задачи автоматизированного формирования таблиц правил для неизвестных приложений, - говорит руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко. – Такая технология очень важна для обеспечения прозрачности и незаметности работы антивирусных решений и минимизирует необходимость настройки таких продуктов пользователями».

Технология Security Rating не только повышает эффективность защиты компьютера, но и делает продукты «Лаборатории Касперского» более простыми в использовании. Благодаря ей сложная технология HIPS (Host-based Intrusion Prevention System), реализованная в Kaspersky Internet Security 2009 в виде инновационного модуля фильтрации активности приложений, стала доступна рядовым пользователям, а не только специалистам-администраторам.

В настоящее время патентные организации США и России рассматривают более трех десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

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

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

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