«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.

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru