Zelflerend systeem

ESET werkt al sinds 1990 met algoritmen van zelflerende systemen om bedreigingen op te sporen en te blokkeren. In 1998 werden er neurale netwerken aan de detectie-engine van het ESET-product toegevoegd.

Zelflerende systemen zijn onder andere dna-detecties, waarbij gebruik wordt gemaakt van modellen die zijn gebaseerd op zelflerende systemen om effectief of zonder cloudverbinding te werken. Ook algoritmen van zelflerende systemen zijn een essentieel onderdeel van de eerste sortering en classificatie van binnenkomende voorbeelden en van het plaatsen ervan op de denkbeeldige 'cyberveiligheidskaart'.

ESET heeft zijn een engine voor een zelflerende systeem ontwikkeld. Deze maakt gebruik van de gecombineerde kracht van neurale netwerken (zoals deep learning en lange-kortetermijngeheugens) en een selecte groep van zes classificatie-algoritmes. Hierdoor kan de engine geconsolideerde output genereren en het inkomende voorbeeld een juist label geven: schoon, potentieel ongewenst of schadelijk.

De engine van het zelflerende systeem van ESET is verfijnd genoeg om samen te werken met andere beveiligingstechnologieën zoals dna, sandbox en geheugenanalyses, evenals met de extractie van gedragskenmerken, om de beste detectiepercentages en het laagst mogelijke aantal vals-positieve resultaten te bieden.

Scannerconfiguratie in Geavanceerde instellingen van het ESET-product

•ESET Windows-producten voor thuisgebruik (vanaf versie 13.1)

•ESET Windows-producten voor endpoints (vanaf versie 7.2)