Как Kaspersky использует машинное обучение для обнаружения вредоносного кода?

Kaspersky использует машинное обучение (ML) на всех этапах обнаружения вредоносного кода. www.kaspersky.co.uk Некоторые технологии, которые применяются:

• Алгоритм на базе глубокой нейросети. www.kaspersky-security.ru Позволяет обнаруживать зловредные исполняемые файлы на основе статических признаков. www.kaspersky-security.ru
• ML-технология на базе решающих деревьев. www.kaspersky-security.ru Используется для автоматизированного создания детектирующих правил, которые работают на устройствах пользователя. www.kaspersky-security.ru
• Нейросети для обнаружения вредоносного поведения программ при их выполнении. www.kaspersky-security.ru
• Система выявления вредоносных ресурсов в интернете на основе анонимной телеметрии, которая поступает из установленных у клиентов решений и других источников. www.kaspersky-security.ru

Некоторые другие технологии, которые использует Kaspersky:

• SmartHash. support.kaspersky.ru Это запатентованный алгоритм для построения интеллектуальных хешей, которые учитывают локализацию. support.kaspersky.ru Он позволяет обнаруживать неизвестные вредоносные программы на основе уже известных семейств. support.kaspersky.ru
• Модель поведения. www.kaspersky.co.uk Компонент мониторинга предоставляет журнал поведения — последовательность системных событий, которые происходят во время выполнения процесса вместе с соответствующими аргументами. www.kaspersky.co.uk Чтобы обнаружить вредоносную активность в наблюдаемых данных журнала, модель сжимает полученную последовательность событий в набор бинарных векторов и обучает глубокую нейросеть отличать чистые журналы от вредоносных. www.kaspersky.co.uk