«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

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru