"Лаборатория Касперского" сообщает о патентовании в России пяти передовых технологий

"Лаборатория Касперского" сообщает о патентовании в России пяти передовых технологий

"Лаборатория Касперского", сообщает о патентовании в России пяти прогрессивных технологий в области информационной безопасности. Патенты зарегистрированы Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (Роспатентом).

Патент номер 2 363 045 описывает эффективный метод лечения компьютера от вредоносных программ, активно препятствующих удалению. Метод, автором которого является Михаил Павлющик, позволяет идентифицировать вредоносную программу, имеющую на одной машине несколько копий, запускающихся в разных процессах, блокировать активирование одних копий другими и полностью удалять их из ПЗУ и оперативной памяти.

Патент номер 2 363 047 описывает технологию обнаружения текстов и спама в растровых изображениях. Технология, разработанная Евгением Смирновым, не требует машинного распознавания графических образов и обеспечивает быстроту и высокий уровень детектирования нежелательных сообщений в изображениях. Метод устойчив к таким спамерским приёмам, как повороты текста и написание его волной, разбиение рамками и линиями, и добавление различных шумовых элементов.

В патенте номер 85 249 описывается аппаратный антивирус, предназначенный для лечения компьютерных систем, заражённых вредоносными программами. Основная функция антивируса заключается в предотвращении распространения вредоносных программ путём фильтрации данных, поступающих на устройства внешней памяти. Автор запатентованного антивируса - Олег Зайцев.

Роспатент также выдал "Лаборатории Касперского" патент номер 85 247 на метод идентификации спама с помощью лексических векторов. Метод, автором которого является Андрей Калинин, позволяет эффективно находить спам в почтовых сообщениях, анализируя их словарный состав и вычисляя лексические векторы.

"Лаборатория Касперского" также получила патент номер 85 248 на технологию управления лицензионными ключами программных продуктов. Технология оптимизирует управление лицензионными ключами с изменяемым сроком действия при модификации количества компьютеров, на которые устанавливается лицензируемая программа. Авторы технологии - группа экспертов "Лаборатории Касперского" в составе Алексея Калгина, Андрея Кулаги, Дамира Шияфетдинова, Андрея Казачкова, Стефана Ле Хира, Филиппа Бодмера и Демьема М Билли.

"Важно понимать, что патент - это монополия на описанную в нём технологию, что является прямым запретом использовать её третьим лицам без какого-либо разрешения правообладателя. В России пока нет патентной судебной практики, как и самого патентного суда, но в скором времени, когда всё это появится, компании-производителю очень важно будет иметь охрану и защиту для своих технологий, именно поэтому "Лаборатория Касперского" патентует свои инновационные решения и в России, - комментирует получение патентов Надежда Кащенко, руководитель отдела по управлению интеллектуальной собственностью компании.

В настоящее время патентные ведомства разных стран рассматривают более трех десятков патентных заявок "Лаборатории Касперского", описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru