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.

Газинформсервис проверил инфраструктуру московского банка на следы взлома

Компания «Газинформсервис» по запросу одного из московских банков проверила ИТ-инфраструктуры кредитной организации на наличие следов компрометации. Речь шла о поиске скрытых угроз — ситуаций, когда атака могла уже произойти, но её последствия остаются незаметными на первый взгляд.

Как рассказал Константин Хитрово, эксперт по кибербезопасности и менеджер по развитию сервисов мониторинга и реагирования GSOC «Газинформсервиса», интерес к таким проверкам растёт на фоне увеличения числа успешных кибератак.

Компании всё чаще хотят убедиться, что в их инфраструктуре не осталось следов взлома: вредоносных программ, скрытых процессов, «закладок» или других артефактов, которые злоумышленники могли оставить после себя.

По его словам, поиск следов компрометации может проводиться как после инцидента, так и без явных признаков атаки — просто для проверки. Задача в этом случае одна: убедиться, что система «чистая» и в ней нет скрытого присутствия злоумышленников.

Эксперт сравнивает ИТ-инфраструктуру с домом, в котором установлен надёжный замок. Даже если дверь выглядит закрытой, всегда остаётся риск, что кто-то мог попасть внутрь через окно и остаться незамеченным. Именно для таких случаев и проводится проверка на следы компрометации.

В рамках обследования специалисты анализируют доступные элементы инфраструктуры: журналы событий, конечные точки, сетевой трафик и память, проверяют наличие вредоносных программ, подозрительных процессов и аномалий в работе систем и приложений. Такой подход позволяет не только выявить возможное присутствие злоумышленников, но и оценить текущее состояние средств защиты и процессов безопасности.

Как отметил Хитрово, в случае с московским банком проверка проводилась в сжатые сроки. Специалисты оперативно проанализировали инфраструктуру, подготовили рекомендации и возможный план действий на случай выявления рисков, а также итоговый отчёт. Основная цель — минимизировать потенциальный ущерб и исключить скрытые угрозы до того, как они смогут быть использованы в реальной атаке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru