В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

ГК «Солар» объединила три технологии для защиты софта от ИИ-рисков

Искусственный интеллект научился штамповать код с бешеной скоростью, но безопаснее от этого софт не стал. По данным ГК «Солар» и УЦСБ, ИИ при разработке используют уже 82% организаций. При этом публичные LLM могут пропускать или неверно определять до 40-50% уязвимостей, выявляемых средствами статического анализа.

Особенно весело становится после релиза: в 75-80% массовых цифровых сервисов, изученных экспертами «Солара», обнаруживаются критические уязвимости.

А времени на раздумья всё меньше. Если в 2019 году окно для эксплуатации бреши составляло около 63 дней, то в 2025-м атакующим порой хватало нескольких часов. В утечках данных через LLM исходный код занимает 41%.

На этом фоне «Солар» объединил три технологии — Solar appScreener, Luntry и Hexway ASOC — в единый портфель для защиты ПО от рисков, связанных с ИИ. Контур охватывает весь путь приложения: написание кода, сборку, тестирование, выпуск в прод и эксплуатацию.

Solar appScreener получил локальный ИИ-плагин для проверки и исправления уязвимостей. Заявленная точность достигает более 90% при триаже и 85% при подготовке исправлений. Решение может работать без интернета, чтобы корпоративный код не отправлялся гулять по внешним сервисам.

Luntry следит за контейнерами и Kubernetes-кластерами, помогает приоритизировать уязвимости и выявлять неизвестные угрозы. Hexway ASOC собирает результаты SAST, DAST, SCA и пентестов, убирает дубли, сортирует находки по риску и контролирует сроки исправления.

По оценке «Солара», российский рынок AppSec вырастет с 2,8 млрд рублей в 2025 году до 5,7 млрд к 2030-му.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru