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.

Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

По итогам 2025 года объёмы данных, утёкших из российских компаний из-за использования сотрудниками общедоступных ИИ-сервисов — таких как ChatGPT и Google Gemini — выросли в 30 раз. Такие выводы сделаны на основе анализа сетевого трафика 150 российских организаций, являющихся клиентами ГК «Солар».

В выборку вошли заказчики из разных отраслей, включая ИТ, госсектор, телеком, финансы, ретейл, электронную коммерцию и промышленность.

«Сотрудники загружают в чат-боты фрагменты исходного кода, финансовые отчёты, юридические документы и клиентские базы, чтобы “упростить” рутинные задачи — проанализировать данные, составить саммари или написать код. Таким образом, они неосознанно становятся одной из причин утечек информации», — говорится в отчёте по итогам исследования.

При этом, как отмечают аналитики, у 60% организаций до сих пор отсутствуют формализованные политики, регулирующие использование ИИ-ассистентов. Это существенно повышает риски для бизнеса, в том числе на критическом уровне.

Согласно сентябрьскому исследованию Яндекса и Университета ИТМО, утечки данных через зарубежные ИИ-сервисы стали одним из ключевых факторов перехода компаний на российские аналоги. Тогда о планах полностью отказаться от иностранных решений заявляла примерно треть опрошенных организаций.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru