С 2019 года Kaspersky получила 53 патента на изобретения в области ML

С 2019 года Kaspersky получила 53 патента на изобретения в области ML

С 2019 года Kaspersky получила 53 патента на изобретения в области ML

Антивирусная компания «Лаборатория Касперского» представила небольшой отчёт, касающийся деятельности в области машинного обучения. Оказалось, что с 2019 года компания получила 53 патента на изобретения в соответствующей области.

Большинство из этих патентов относятся к таким сферам, как детектирование вредоносных программ, защита критической инфраструктуры, антифишинговые технологии и решения для мониторинга и анализа событий безопасности (SIEM). Также эксперты компании предложили варианты использования таких технологий и в других областях — от маркетинга до систем противодействия гражданским беспилотникам.

В начале прошлого десятилетия создание базы данных ImageNet и успех суперкомпьютера Watson, который обыграл чемпионов американской телевикторины, спровоцировали всплеск интереса к машинному обучению.

«Лаборатория Касперского» подала свою первую патентную заявку на изобретение по этому направлению в 2017 году, с тех пор в общей сложности было получено 56 ML-патентов, большинство — в последние три года. Среди недавно полученных патентов 18 были зарегистрированы Ведомством по патентам и товарным знакам США, 7 — Европейским патентным ведомством, 4 — Японским патентным ведомством.

«Мы одна из немногих компаний, которые патентуют технологии, не входящие в основное портфолио продуктов. Интересы наших исследователей часто выходят за рамки кибербезопасности, что доказывает количество патентов, полученных нами в области машинного обучения. Это подтверждает, что „Лаборатория Касперского“ — компания-визионер, которая стремится искать перспективы в разных технологических направлениях», — комментирует Антон Тихомиров, руководитель отдела стратегического развития интеллектуальной собственности «Лаборатории Касперского».

Всего за свою историю «Лаборатория Касперского» получила более 1200 патентов, в том числе в США, России, ЕС, Китае и Японии. Узнать подробнее о технологиях компании можно здесь.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru