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Aprendizaje automático

ESET ha estado trabajando con algoritmos de aprendizaje automático para detectar y bloquear amenazas desde 1990. En 1998 se agregaron redes neuronales al motor de detección de los productos de ESET.

El aprendizaje automático incluye detecciones de ADN, que utilizan modelos basados en aprendizaje automático para trabajar de forma eficaz con o sin conexión a la nube. Los algoritmos de aprendizaje automático también son un componente fundamental del orden y la clasificación iniciales de muestras entrantes, así como del proceso de colocar dichas muestras en un "mapa de seguridad cibernética" imaginario.

ESET ha desarrollado su propio motor de aprendizaje automático interno. Utiliza la potencia combinada de las redes neuronales (como el aprendizaje profundo y la memoria a corto y largo plazo) y un grupo cuidadosamente seleccionado de seis algoritmos de clasificación. Esto permite la generación de una salida unificada y ayuda a etiquetar correctamente la muestra entrante como limpia, indeseable o maliciosa.

El motor de aprendizaje automático de ESET se ha ajustado para cooperar con otras tecnologías de protección, como ADN, entornos de prueba y análisis de memoria, así como con la extracción de funciones de comportamiento, con el fin de ofrecer el mejor porcentaje de detección y el menor número posible de falsos positivos.

Configuración del análisis en la configuración avanzada del producto de ESET

Productos domésticos para Windows de ESET (desde la versión 13.1)

Productos de punto de conexión para Windows de ESET (desde la versión 7.2)