AVANSERTE NETTSIKKERHETSTEKNOLOGIER: HVORDAN DET FUNGERER

Beslutningstreensembler, «locality-sensitive hashing», atferdsmodeller eller gruppering av innkommende strømmer – alle maskinlæringsmetodene (ML-metodene) våre er utviklet for å oppfylle virkelighetsorienterte sikkerhetskrav: lavt antall falske positive treff, tolkbarhet og motstandsdyktighet overfor potensielle angripere.

I motsetning til endepunktløsninger med ett endepunkt tilbyr EDR-klasseløsningen oversikt over hendelser på flere verter og «kraftige» oppdagelsesmetoder (sandkasse, modeller for dyp læring, hendelseskorrelasjon) samt ekspertverktøy for gransking av hendelser, proaktivt trusselsøk og angrepsrespons.

For å oppdage og reagere effektivt på de mest komplekse truslene, herunder APT-er, må avanserte teknologier som maskinlæring, sandkasseteknologi og automatisert/proaktivt trusselsøk tas i bruk på hendelser og objekter som er samlet på tvers av bedriftens infrastruktur.

Ekte nettsikkerhet må være basert på synergien mellom ulike beskyttelsesteknikker, fra klassiske AV-registreringer til atferdsbasert oppdagelse med modeller for dyp læring.

Den komplekse nettskyinfrastrukturen samler inn og analyserer data knyttet til nettsikkerhet fra millioner av deltakere over hele verden for å sørge for raskest mulig respons på nye trusler ved hjelp av stordataanalyse, maskinlæring og menneskelig ekspertise.

Ekspertsystemet samler all statistikk og alle metadata om mistenkelige objekter over hele verden i sanntid for å produsere oppdagelsesbeslutninger som gjøres tilgjengelige umiddelbart for alle brukere via Kaspersky Security Network-nettskyen.

Threat Behavior Engine med ML-baserte modeller kan oppdage tidligere ukjente skadelige mønstre på de tidligste stadiene, mens minnebeskyttelse og en utbedringsmotor forhindrer at brukerdata utsettes for fare eller går tapt.

Denne teknologien avslører og blokkerer den skadelige programvarens forsøk på å utnytte sikkerhetshull i programvaren i sanntid.

Denne metoden for å redusere angrepsflaten kombinerer det enkle konseptet med strengere regler med den smarte tilnærmingen med automatisk tilpassing basert på adferdsanalyse.

Sikre deg mot løsepengevirus på leverings- og utførelsesstadiet til den skadelige programvaren ved hjelp av samlingen med flerlags beskyttelsesteknologier.

Filløse trusler lagrer ikke bestanddelene direkte på en disk, men de kan ikke omgå avansert, atferdsbasert oppdagelse, skanning av kritiske områder og andre beskyttelsesteknologier.

Enkelte oppdagelses- og nøytraliseringsprosedyrer retter seg mot bestemte rootkit-teknikker, mens andre moduler for beskyttelse mot rootkits skanner systemminnet og diverse kritiske områder der skadelig kode kan være skjult.

Sandkassene våre kjører lokalt, i nettskyen og i Kasperskys infrastruktur for analyse av skadelig programvare og tar i bruk diverse anti-unnvikelsesteknikker, samtidig som de støtter seg på informasjon fra Kaspersky Security Network for å oppdage trusler.

Emulator utfører objektets instrukser én etter én i et trygt virtuelt miljø, samler inn elementer og videresender dem til heuristikkanalysatoren for å oppdage skadelige atferdsegenskaper ved en binærfil eller et skript.

Moderne mobilenheter krever alle mulige sikkerhetstiltak, fra beskyttelse mot skadelig programvare og VPN til tiltak mot fysisk tyveri, som ekstern sletting, lokalisering av stjålne enheter og blokkering av tilgang.

Ved å begrense programmers evne til å starte eller få tilgang til kritiske systemressurser kan selv ukjente trusler blokkeres på en effektiv måte.

Full diskkryptering forebygger datalekkasje ved tap av en enhet, kryptering på filnivå beskytter filer som overføres via kanaler som ikke er klarert, og Crypto Disk krypterer brukerdata og lagrer dem i en separat fil.

Safe Money er basert på HIPS- (vertsbasert system for forebygging av inntrengning) og selvforsvarsteknologier og gjør det mulig å beskytte pengetransaksjoner på Internett mot phishing-angrep, man-in-the-middle-angrep (MITM) og andre typer angrep ved å utføre nettleserprosesser i den sikre beholderen.