AVANCEREDE CYBERSIKKERHEDSTEKNOLOGIER: SÅDAN FUNGERER DET

Ensembler af beslutningstræer, lokalitetsfølsom hashing, adfærdsmodeller eller indgående streamklynger – alle vores metoder til maskinlæring (ML) er designet til at opfylde sikkerhedskravene i den virkelige verden: lav rate af falske positiver, tolkning og robusthed over for en potentiel modstander.

For at kunne registrere og reagere effektivt på de mest komplekse trusler, herunder APT'er, skal avancerede teknologier såsom maskinlæring, sandkasseeffekt og automatiseret/proaktiv trusselsjagt anvendes på hændelser og objekter, der er indhentet fra hele virksomhedens infrastruktur.

Trusselsadfærdsmaskine med maskinlæringsbaserede modeller kan registrere tidligere ukendte, ondsindede mønstre i de tidligste stadier af eksekveringen, mens hukommelsesbeskyttelse og afhjælpning forhindrer kompromittering og tab af brugerdata.

Filløse trusler gemmer ikke deres elementer direkte på en disk, men de kan ikke omgå avanceret adfærdsbaseret detektion, kritisk områdescanning og andre beskyttelsesteknologier.

Moderne mobile enheder kræver det fulde spektrum af sikkerhedsforanstaltninger, lige fra antimalwarebeskyttelse og VPN til modvirkende handlinger mod fysiske tyveri, herunder fjernrydning af indhold, lokalisering af stjålet enhed og blokering af adgangen til den.

Nogle procedurer for detektion og neutralisering er rettet mod bestemte rootkit-teknikker, mens andre antirootkit-moduler scanner systemhukommelse og forskellige kritiske områder, hvor skadelig kode kan skjule sig.

En emulator eksekverer objektets instruktioner en efter en i et sikkert virtuelt miljø, indsamler artefakter og sender dem til den heuristiske analysator for at opdage ondsindede adfærdsfunktioner i en binær fil eller et script.

Safe Money er baseret på HIPS (værtsbaseret system til beskyttelse mod indtrængning) og selvforsvarsteknologier og giver dig mulighed for at beskytte dine onlinepengetransaktioner mod phishing, "man in the middle"-angreb (MITM) og andre angreb ved at udføre browserprocesser i den sikrede beholder.

Fuld diskkryptering forhindrer datalækage som følge af en tabt enhed, kryptering på filniveau beskytter filer, der overføres i kanaler, der ikke er tillid til, og Crypto Disk gemmer brugerdata krypteret i en separat fil.

Ægte cybersikkerhed bør basere sig på synergien mellem forskellige beskyttelsesteknikker fra klassiske AV-optegnelser til adfærdsbaseret detektion med modeller til dyb læring

I modsætning til enkeltslutpunktsløsninger tilbyder EDR-løsningen synlighed med flere værter og solide detektionsmetoder (sandkasse, modeller med dyb læring, hændelseskorrelation) samt ekspertværktøjer til hændelsesefterforskning, proaktiv trusselsjagt og angreb.

Denne teknologi afslører og blokerer i realtid malwarens forsøg på at udnytte sårbarheder i softwaren.

Beskyt dig mod ransomware på malwareleverings- og eksekveringsstadiet ved hjælp af teknologier i en flerlags beskyttelsesstak.

Dette ekspertsystem sammenlægger al statistik og metadata om mistænkelige objekter verden over i realtid, hvilket muliggør afsløringsbeslutninger, der er umiddelbart tilgængelige for alle brugere via Kaspersky Security Network-clouden.

Den komplekse cloudinfrastruktur indsamler og analyserer cybersikkerhedsrelaterede data fra millioner af frivillige deltagere over hele verden for at levere den hurtigste reaktion på nye trusler gennem brug af Big Data-analyse, maskinlæring og menneskelig ekspertise.

Vores sandkasser kører i det lokale miljø, i clouden og i Kasperskys malwareanalyseinfrastruktur og anvender forskellige antiunddragelsesteknikker, mens deres detektionsydeevne understøttes med trusselsoplysninger fra Kaspersky Security Network.

Selv ukendte trusler kan blokeres effektivt ved at begrænse et programs mulighed for at starte eller få adgang til kritiske systemressourcer.

Denne metode til reduktion af angrebsoverflade kombinerer enkelheden fra hærdningsregler og de intelligente fordele ved automatisk tuning baseret på adfærdsanalyse.