«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании прогрессивной технологии защиты от спама

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании прогрессивной технологии защиты от спама

«Лаборатория Касперского», ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, сообщает об успешном патентовании передовой технологии в области борьбы со спамом. Технология, запатентованная в России, обеспечивает быстроту и высокий уровень детектирования нежелательных сообщений в изображениях.

Современные системы фильтрации спама легко детектируют текстовый спам. Поэтому спамеры часто используют метод сокрытия текстов нежелательных сообщений в изображениях. Задача фильтрации графического спама значительно сложнее, чем текстового – в данном случае антиспам-система должна не только установить, является ли текст спамом, но и предварительно зафиксировать наличие самого текста в изображении.

Большинство методов выявления текста в изображениях основаны на машинном распознавании графических образов. Однако качественное машинное распознавание требует единообразия размеров, стилей и расположения считываемых символов. Данное ограничение используется спамерами, которые намеренно искажают и зашумливают изображения в целях затруднения и замедления процесса детектирования текстов.

Передовая технология «Лаборатории Касперского» предназначена для эффективного обнаружения текстов и спама в растровых изображениях без необходимости машинного распознавания графических образов. Такой подход обеспечивает высокую скорость детектирования и позволяет находить тексты практически на любом языке.

Новая антиспам-технология «Лаборатории Касперского» разработана Евгением Смирновым. Выдача патента на неё одобрена Федеральной службой по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам 13 января 2009 года.

В основе запатентованной технологии лежит вероятностно-статистический метод, согласно которому решение о том, содержит ли изображение текст, принимается на основании характера расположения вероятных графических образов слов и строк, а также содержания в них выявленных образов букв и слов. Наличие специальных фильтров обеспечивает устойчивость системы к шумовым элементам и разбиению текста рамками и линиями, а использование особого способа выявления строк – к таким встречающимся в графическом спаме искажениям, как повороты текста и написание его волной.

Кроме детектирования текста в изображениях, новейшая система способна эффективно определять, является ли обнаруженный текст спамом, сравнивая его сигнатуру с шаблонами спама, хранящимися в базе данных.

«С одной стороны, новый метод неплохо детектирует текст, который может быть написан почти на любом языке, – говорит автор изобретения Евгений Смирнов, руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского». – С другой стороны, мы не пытаемся прочитать текст машинным образом, что позволяет данному методу оставаться достаточно быстрым для возможности его применения в высокопроизводительном антиспам-фильтре «Лаборатории Касперского»».

«Это очень значимое изобретение для антиспам-индустрии, – заявляет руководитель направления патентования «Лаборатории Касперского» Надежда Кащенко. – Следует отметить, что для распознавания спама в виде обычных текстовых сообщений имеется много различных технических решений, а вот для распознавания текстового спама, внедрённого в изображение, решений очень мало и все они слишком сложные, поскольку сначала надо обнаружить наличие текста в изображении, а потом уже определить, относится ли этот текст к спаму. Решение Евгения Смирнова уникальное, отличается новизной и относится к уже новому уровню технологий, что и позволило нам отстоять права на это изобретение и получить патент».

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

Сегодня технологии «Лаборатории Касперского» используются по лицензии ведущими ИТ-компаниями мира, в том числе Microsoft, Bluecoat, Juniper Networks, Clearswift, Borderware, Checkpoint, Sonicwall, Websense, LanDesk, Alt-N, ZyXEL, ASUS и D-Link.

Подпишитесь на новости

Binance раскрыла, как фальшивое собеседование помогло украсть $6,3 млрд

Предложение работы, разговор с подставным гендиректором и тестовое задание с вредоносным кодом — так началась цепочка атаки на Binance, из которой вывели $6,3 млрд. Биржа раскрыла новые детали: злоумышленники месяцами готовили многоэтапную операцию, совмещая социальную инженерию, заражение устройств и ИИ.

Подробности опубликованного 3 ноября отчёта Binance приводит Bloomberg.

С одним из инженеров связался через платформу поиска работы человек, представившийся руководителем проекта. Затем сотрудник прошёл собеседование в мессенджере с якобы главой компании.

Компании в действительности не существовало, зато предложенный для тестового задания репозиторий содержал вполне настоящий вредоносный код. По словам сопредседателя Binance Ричарда Тенга, сводить случившееся к одной ошибке сотрудника нельзя.

Атакующие использовали поддельные интервью, вредоносную программу под видом инструментов разработчика, скомпрометированные устройства и ИИ. Конкретную роль искусственного интеллекта в приведённом описании не раскрывают.

Об атаке стало известно 29 октября. Сначала биржа сообщила о возможном взломе ноутбука инженера, позднее обнаружила дополнительные точки проникновения. Binance и ФБР связывают кражу с северокорейскими хакерами; КНДР обвинения отвергает.

После инцидента партнёры помогли заморозить почти $3 млрд. Это ещё не означает возврат денег. Сама Binance заявляет, что почти восполнила украденные активы за счёт корпоративных средств и двух страховых фондов. Вывод средств, приостановленный почти на двое суток, начали поэтапно восстанавливать в воскресенье.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru