Евгений Касперский: По части эмуляции и анализа мы впереди планеты всей

Евгений Касперский: По части эмуляции и анализа мы впереди планеты всей

Евгений Касперский: По части эмуляции и анализа мы впереди планеты всей

Евгений Касперский в своём блоге углубился в анализ методов детектирования вредоносных программ. В частности, основатель и бессменный лидер «Лаборатории Касперского» особо выделил способ эмуляции, который, по его мнению, реализован у Kaspersky максимально эффективно.

Проведя аналогию с одной из сцен фильма «Миссия невыполнима», Евгений Валентинович объяснил: эмулятор запускает анализируемый объект в изолированной среде, чтобы тот проявил свои вредоносные функции.

Однако у такого подхода есть один минус — это искусственная изолированная среда, хоть эмулятор и делает все возможное, чтобы приблизить ее к реальной операционной системе.

«С другой стороны, есть ещё один способ отследить поведение объекта — виртуальная машина. Почему нет? Виртуализация знакома всем с 1992 года, почему же никому не пришло это в голову?», — пишет Касперский.

Оказалось, что и здесь есть свои проблемы. Во-первых, анализ объектов в виртуальной машине — ресурсоемкий процесс. Это больше подойдёт решениям, ориентированным на корпоративный сектор. Для домашних компьютеров, а тем более для смартфонов такая технология не годится.

А во-вторых, отмечает Касперский, «Лаборатория Касперского» уже использует такую технологию для внутренних расследований.

«В настоящее время на рынке таких продуктов можно пересчитать по пальцам. Наши конкуренты выпустили похожие решения, но их эффективность оставляет желать лучшего. Как правило, такие продукты ограничены лишь сбором логов и базовым анализом», — продолжает основатель антивирусной компании.

«Здесь я могу без ложной скромности сказать, что мы впереди планеты всей».

К слову, недавно «Лаборатория Касперского» получила в США патент (US10339301) за создание подходящей среды для виртуальной машины, которая может осуществлять глубокий и быстрый анализ подозрительных объектов.

По словам Касперского, скоро эта технология будет добавлена в KATA, а также выйдет на рынок в качестве отдельного решения для предприятий — Kaspersky Sandbox.

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru