Uczenie maszynowe w Kaspersky Endpoint Security 10 for Windows
Wykorzystujemy pliki cookie w celu zapewnienia wygody przeglądania naszych stron internetowych. Korzystanie z tej strony internetowej oznacza ich akceptację. Szczegółowe informacje dotyczące wykorzystania plików cookie na tej stronie internetowej są dostępne tutaj.
Zaakceptuj i zamknij

 

 

Kaspersky Endpoint Security 10 for Windows (dla stacji roboczych i serwerów plików)

 
 
 

Uczenie maszynowe w Kaspersky Endpoint Security 10 for Windows

Powrót do sekcji "Ustawienia i funkcje"
2017 kwi 06 ID artykułu: 13263
 
 
 
 

Technologie oparte na uczeniu maszynowym w Kaspersky Endpoint Security for Business umożliwiają wykrywanie wcześniej nieznanych szkodliwych programów poprzez „uczenie” z modeli analizy zagrożeń big data i rozwijania efektywnego wykrywania. 

W Kaspersky Endpoint Security te modele są używane do wykrywania na poziomie lokalnym oraz jako część wewnątrzlaboratoryjnego procesu analizy zagrożeń wspierającego kilka warstw bezpieczeństwa.


Nasze lokalne modele Uczenia maszynowego zapewniają wykrywanie szkodliwych obiektów przed ich wykonaniem na podstawie grup drzewa decyzyjnego. Przeprowadzone zostaje wewnątrzlaboratoryjne uczenie tych grup na ciągle zmienianych próbkach plików. Zautomatyzowany system wybiera podstawowe „funkcje plików”, na których mają zostać zbudowane najbardziej skuteczne grupy drzew decyzyjnych, które są następnie przekazywane systemom klienta.  


Inny mechanizm obsługiwany przez Uczenie maszynowe opiera się na algorytmie locality-sensitive hashing, gdzie rodziny podobnych plików mogą zostać zidentyfikowane po jednym skrócie. Te podobieństwa są wykrywane podczas przetwarzania przychodzących strumieni próbek plików w oparciu o Uczenie maszynowe. W przeciwieństwie do modeli drzewa decyzyjnego, sumy kontrolne są niezwykle lekkie i mogą być dostarczone w ramach okresowych aktualizacji zabezpieczeń bądź bezpośrednio z chmury, w odpowiedzi na żądanie klienta do Kaspersky Security Network. 


Wszystkie inne typy zapisów zabezpieczeń, od precyzyjnych do heurystycznych, a także zachowania Kontroli systemu są przygotowywane w laboratorium podczas ciągłych procesów Uczenia maszynowego. Eksperci do spraw bezpieczeństwa mają stałą kontrolę nad tym procesem, pomagając maszynom w nauce, zajmując się najbardziej skomplikowanymi przypadkami i zapewniając najniższą możliwą liczbę fałszywych alarmów. 

Więcej informacji na temat technologii uczenia maszynowego używanego przez produkty firmy Kaspersky Lab można znaleźć w tym dokumencie.

 
 
 
 
Czy te informacje były pomocne?
Tak Nie
Dziękujemy
 

 
 

Opinia dotycząca strony pomocy

Prosimy o przesłanie opinii o wyglądzie naszej strony, propozycje jej ulepszeń lub wskazanie ewentualnych błędów

Wyślij Moją Opinię o stronie Wyślij Moją Opinię o stronie

Dziękujemy!

Serdecznie dziękujemy za przesłanie nam swojej opinii.
Zapoznamy się z jej treścią i rozpatrzymy wszelkie uwagi.

 

Jak możemy ulepszyć ten artykuł?

Nie będziemy mogli skontaktować się z Tobą, jeśli nie zostawisz nam swojego adresu e-mail lub numeru telefonu. Aby skontaktować się z pomocą techniczną, zaloguj się do swojego konta.

Wyślij Wyślij

Dziękujemy za Twoją opinię!

Twoje sugestie pomogą nam ulepszyć ten artykuł.

OK