Угрозы нулевого дня, вирусы и вымогатели широко распространены в современной бизнес-среде, и без достаточной защиты Ваши важные данные подвергаются серьезному риску. Защита от вирусов и вредоносных программ имеет решающее значение для безопасности активов Вашего бизнеса, но, будучи тихими работниками в фоновом режиме на наших устройствах, мы часто забываем, насколько они важны и что именно они делают для защиты нас.
Почему бы не добавить дополнительные функции в Вашу безопасность?
Расширенная защита от угроз Bitdefender может быть расширена путем добавления дополнительных модулей в базовый пакет.
Bitdefender HyperDetect и анализатор песочницы:
Организации, которые очень чувствительны к безопасности, требуют специальной защиты от расширенных или целенаправленных кибератак MSP или MSSP могут удовлетворить эти потребности и увеличить доходы, предлагая расширенные услуги по обеспечению безопасности или управляемому поиску угроз. При этом используя более агрессивное настраиваемое машинное обучение, улучшенное обнаружение «песочницы», контекст угрозы и видимость.
А как работает искусственный интеллект в Bitdefender?
Термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» часто используются взаимозаменяемо, но между ними существует огромная техническая разница. В то время как первый используется Голливудом при изображении самосознающих машин, последний состоит из тонко настроенных алгоритмов одиночной задачи, которые далеко не самоосознаемы.
В области кибербезопасности алгоритмы машинного обучения могут самостоятельно учиться делать прогнозы на основе предыдущего опыта и ежедневного анализа миллионов вредоносных программ. Практически алгоритм машинного обучения обучается идентифицировать новую или неизвестную угрозу на основе сходства с известными угрозами.
Например, снабжение алгоритма машинного обучения всеми известными вариантами семейства вымогателей CryptoLocker даст ему возможность оценить, является ли неизвестная выборка статистически вероятной. На основе особенностей, которые она разделяет с известными образцами CryptoLocker – быть частью того же семейства вымогателя.
Хитрость заключается в точной настройке алгоритма, чтобы сделать это предположение максимально точным, не вызывая ложных срабатываний, помечая чистые файлы как вредоносные.
Эффективность машинного обучения
Обнаружения, основанные на алгоритмах машинного обучения, более эффективны, чем те, которые основаны на системах, основанных на сигнатурах, потому что они имеют высокие показатели обнаружения для новых вариантов вредоносных программ. Будучи реализованными в решениях кибербезопасности, они могут вывести борьбу на новый уровень и даже обнаружить сложные угрозы, такие как APT.
Революционные идеи, которые превращаются в прорывные технологии – вот что характеризует Bitdefender, компанию, которая инвестирует около 25% своего годового бюджета в исследования и разработку амбициозных проектов в области безопасности.
Bitdefender имеет портфель из внушительного числа патентов в таких областях, как:
- Машинное обучение.
- Антиспам.
- Антифишинг.
- Защита от мошенничества.
- Защита от вредоносных программ.
- Виртуализация.
- Функциональность из коробки.
- Разработка аппаратного обеспечения.
С 2009 года разработка и обучение алгоритмам машинного обучения были в центре внимания Лабораторий Bitdefender, которые доказали свою эффективность в обнаружении угроз в сложной современной среде угроз.
Опыт работы с алгоритмами машинного обучения для обнаружения новых и неизвестных образцов вредоносного ПО значительно улучшил показатели обнаружения и уменьшил количество ложных срабатываний.
Для Bitdefender машинное обучение оказалось лучшим методом анализа данных, обнаружения полиморфных и общих вредоносных программ, среди прочих.
Хотя алгоритмы машинного обучения могут заменить людей при анализе больших объемов данных, это не универсальное решение для обеспечения безопасности, поскольку для эффективности его необходимо поддерживать другими технологиями. Например, с помощью вымогателей обнаружение осуществляется более чем одним алгоритмом, каждый из которых обучен обнаружению вредоносных программ, специфичных для семейства вредоносных программ.
Алгоритм машинного обучения может быть адаптирован к потребностям клиента, но его необходимо разрабатывать, чтобы получать меньше ложных срабатываний, особенно если поведение пользователя сложно предсказать. Например, в этом случае могут быть реализованы нейронные сети или облачное обнаружение, поддерживаемое машинным обучением и генетическими алгоритмами. В случае предсказуемого поведения могут также использоваться методы обнаружения аномалий. Поскольку машинное обучение является общим термином для описания алгоритмов, способных автоматически анализировать данные и извлекать общие характеристики, число используемых алгоритмов, а также их функции весьма разнообразны.
В заключение
не полностью полагается на технологию машинного обучения для обнаружения, вместо этого выбирая многоуровневый подход. Машинное обучение является неотъемлемой частью нашего технологического стека безопасности, не только за счет упреждающего и точного выявления новых и неизвестных угроз, но и за счет расширения возможностей обнаружения этих технологий безопасности.
Для того, чтобы понять, как это работает какую пользу приносит бизнесу, Bitdefender проводит бесплатные пилотные проекты, Вы можете попробовать полный функционал передовых продуктов первыми, не заплатив денег и .
В подарок вы получите персонального инженера, который поможет в освоении нового продукта.
