«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании передовой технологии борьбы с вредоносным ПО

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании передовой технологии борьбы с вредоносным ПО

«Лаборатория Касперского» сообщает об успешном патентовании в США прогрессивной технологии в области защиты информации. Технология позволяет эффективно распознавать вредоносные программы и удалять их, а также устранять последствия их работы с помощью автоматически генерируемых скриптов.

Современным компьютерам угрожает растущее число постоянно усложняющихся и быстро меняющихся вредоносных программ. Всё более актуальными становятся автоматизированные методы защиты, обеспечивающие высокую скорость обработки данных и оперативную реакцию на угрозы. Однако они часто страдают от возможных ложных срабатываний или низкого уровня обнаружения новых угроз.

Новая запатентованная технология «Лаборатории Касперского» является эффективной комбинацией как уже существующих, так и новых автоматизированных методов борьбы с вредоносным ПО. Автоматизированные методы позволяют успешно справляться с большими объемами информации. Более того, обработка и накопление больших объемов информации в этом случае являются преимуществом, так как она используется для оптимизации дальнейшей работы и обучения защитной системы. Эксперты в области безопасности имеют возможность тонко регулировать и корректировать работу системы защиты.

Такая комбинация даёт синергетический эффект, приводящий к экономии ресурсов, и обеспечивающий высокий уровень детектирования вредоносных программ. Использование эмпирических данных и обучаемость системы предоставляют возможность её постепенной специализации и усовершенствования.

Автор изобретения – главный технологический эксперт «Лаборатории Касперского» Олег Зайцев. Патент на новую передовую технологию и её реализацию зарегистрирован Патентным бюро США 26 мая 2009 года под номером 7 540 030.

Запатентованная система автоматически агрегирует статистические данные о программах и их действиях. Данные собираются из таких источников, как журналы событий, результаты исследования системы и доставленная от пользователей информация о файлах, помещенных в карантин. Накопленные данные используются для идентификации вредоносных программ, автоматического создания скриптов для устранения обнаруженных угроз и углубленного изучения системы.

Создаваемые системой скрипты могут быть усовершенствованы экспертами в области компьютерной безопасности – работая совместно с системой, эксперты имеют возможность помогать ей в процессе выработки и принятия решений в сложных случаях, когда системе не хватает текущих знаний. В дальнейшем предложенное решение способно решать аналогичные проблемы автоматически. Таким образом, по мере накопления статистических данных, растет эффективность работы системы.

«Внедрение данной технологии позволяет повысить оперативность реагирования на современные угрозы и упростить процедуру взаимодействия пользователя со службой технической поддержки. Используемые в запатентованной технологии системы нечеткой логики и искусственного интеллекта дают возможность накапливать опыт, классифицировать полученные знания и выполнять самообучение», – говорит изобретатель технологии Олег Зайцев.

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

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru