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.

ИнфоТеКС представила квантовый генератор случайных чисел ViPNet QRNG

Компания «ИнфоТеКС» сообщила о расширении линейки квантовых криптографических систем ViPNet QCS. В неё вошёл новый продукт — ViPNet QRNG, квантовый генератор случайных чисел. Это устройство создаёт случайные последовательности не за счёт программных алгоритмов и не на базе обычных шумовых процессов, а с опорой на квантовые явления.

Именно это и считается его ключевой особенностью: такая генерация должна быть не псевдослучайной, а физически непредсказуемой.

Подобные последовательности нужны в самых разных задачах. В первую очередь — в криптографии, где случайные числа используются при создании секретных ключей для симметричных и асимметричных алгоритмов. Но область применения этим не ограничивается: такие решения могут использоваться и в исследовательских проектах, и в финансовой сфере, и в некоторых сценариях, связанных с ИИ.

Сам генератор выполнен в формфакторе M.2, то есть его можно встраивать в программно-аппаратные комплексы. По замыслу разработчика, устройство может применяться как альтернатива и программным генераторам случайных чисел, и более привычным аппаратным решениям, которые опираются на шумовые процессы.

В основе работы ViPNet QRNG лежит детектирование квазиоднофотонного излучения светодиода с последующей математической обработкой полученного сигнала. Источником такого излучения выступает полупроводниковый светодиод, работающий в непрерывном режиме. Это, как утверждает компания, позволяет повысить интенсивность поступления фотонов на детектор. При этом сам путь от источника излучения к фотодетектору сделан максимально коротким.

В компании отмечают, что при разработке устройства особое внимание уделялось не только самой генерации случайности, но и вопросам воспроизводимости характеристик и проверяемости качества получаемых последовательностей. Это важный момент: в криптографии мало просто заявить, что числа случайны, — нужно ещё подтвердить, что источник энтропии действительно даёт надёжный результат.

По словам представителей «ИнфоТеКС», новый генератор уже используется в некоторых продуктах ViPNet. Также предполагается, что его можно будет интегрировать и в решения других производителей СКЗИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru