Производители крупнейших антивирусов обвиняются в нарушении патента

Производители крупнейших антивирусов обвиняются в нарушении патента

Американская компания Information Protection and Authentication of Texas (IPAT) подала в суд иск, в котором обвиняет крупнейших производителей антивирусов и программ защиты информации в нарушении патентного законодательства.

Всего в иске упомянуты 22 ответчика. В число ответчиков попали, в частности, Microsoft, Symantec, американское подразделение "Лаборатории Касперского", а также компании F-Secure, Eset, Trend Micro, Novell и McAfee.

В иске говорится, что ответчики нарушили два патента, которые зарегистрированы в 1994 и 1995 годах в патентном ведомстве США и принадлежат IPAT. Эти патенты описывают способы ограничения запуска программ. Как считает IPAT, эти способы без лицензии и используют компании-ответчики.

«Мы знаем об иске, но IPAT с нами не связывалась», — рассказал совладелец «Лаборатории Касперского» Евгений Касперский. Знает об иске и представитель Symantec Екатерина Николаева, она тоже затруднилась с комментариями, но отметила, что Symantec объединяет технологии, разработанные внутри компании, приобретенные или созданные вместе с партнерами, и что компании принадлежит больше 350 патентов США.

Источник

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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