«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.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru