Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Важное событие для компании «Лаборатория Касперского» — антивирусный гигант запатентовал технологию на базе машинного обучения, которая поможет мониторить промышленные установки и другое сложное оборудование.

Российская федеральная служба Роспатент выдала патент под номером 2724716, подтверждающий уникальность разработки и авторство экспертов.

По словам представителей «Лаборатории Касперского», технология станет базой для Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) — детектора аномалий, который будет на раннем этапе выявлять и останавливать кибератаки, предотвращать отказы оборудования, сбои технологических процессов и разбираться с другими критическими ситуациями на производстве.

Kaspersky MLAD на голову выше классических систем мониторинга, поскольку последние используют жёстко заданные параметры, что ограничивает возможности операторов объекта.

Детектор аномалий от «Лаборатории Касперского» может анализировать взаимосвязь сигналов телеметрии, фиксировать их поведение и предсказывать технологические показатели на некоторое время вперёд.

Если Kaspersky MLAD выявит разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями, которая превышает определённый порог, система сразу же сообщит об отклонении.

Узнать подробнее о детекторе аномалий можно по этой ссылке.

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

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

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