AI-teknologiforskning

• Statistisk trusseldeteksjon: Analyserer globale statistiske data om mistenkelige aktiviteter og trusler for å oppdage avvik, med innsikt delt på tvers av alle KSN-deltakere.
• Statiс trusseldeteksjon: Bruker dyp læring for funksjonsanalyse og maskinlæring for å lage lokalitetssensitive kartlegginger, og oppdage ukjente trusler basert på strukturelle likheter.
• Deteksjon av atferdstrussel: Identifiserer ondsinnede aktiviteter ved å analysere atferdsavvik, og lære av anonymisert global kjøringstelemetri for å oppdage selv den mest sofistikerte tilslørte skadelig programvare.

Kutter gjennom varslingsstøy og oppdager mistenkelig aktivitet

• MDR Auto-Analyst: Løser opptil 25 % av varsler i Kaspersky MDR SOC ved å utelukke alt som ikke er karakteristisk for ondsinnet aktivitet
• AI-basert varslingsprioritering: Modellerer «normal» vertsaktivitet og prioriterer varsler som involverer unormal aktivitet
• DLL-kapringsdeteksjon: baserer DLL-lasteatferd ved hjelp av global anonymisert telemetri og flagger avvikende lastemønstre.
• Oppdagelse av kompromitterte kontoer: lærer kontinuerlig normal kontoatferd og avdekker mistenkelige hendelser som handlingsrettede varsler.

Akselererer innsiktsutvinning: fjerner obfuskering av skript, genererer sammendrag og aktiverer spørringer på naturlig språk

• Sammendrag av varsler/hendelser: produserer et lettfattelig sammendrag av all informasjonen som er samlet i hendelseskortet
• Forklaring av kommandostrenger: tyder hva en kompleks, obfuskert kommandolinje/skript gjør.
• Søking i naturlig språk: Lar oss bygge komplekse søkespørringer ved hjelp av enkelt språk – noe som øker arbeidsflyten og senker ferdighetsbarrieren for sikkerhetsanalytikere.
• Analyse av AI-containerbilder: Finn feil og feilkonfigurasjoner og produsere ytterligere innsikt

Gjør arbeidet med TI-data raskere, enklere og mer effektivt

• AI OSINT-datasammendrag: AI-basert sammendrag konverterer menneskelig lesbar trusseletterretning til konsise funn, viktig kontekst og handlingsrettet innsikt, noe som muliggjør raskere beslutningstaking og respons.
• Fleksibel LLM-integrasjon med trusseletterretning: Koble til hvilken som helst modell du bruker via MCP-protokollen, slik at SecOps-teamene får tilgang til Kasperskys omfattende trusseletterretningsdata for AI-assistert analyse og etterforskning.

• Machine Learning for Anomaly Detection: oppdager avvik i industrielle prosesser og IT/OT-hendelsesstrømmer tidlig, overvåker flere parametere samtidig før problemer blir kritiske.
• Vilkårlig LLM-bruk med TI: utnytter piggende nevrale nettverk og de spesialiserte nevromorfe brikkene for å levere laveffekt, høyeffektive systemer for AI og sikkerhet i ytterkanten av fysiske systemer.