Машинное обучение

Компания ESET с 1990 года работает с алгоритмами машинного обучения, предназначенными для обнаружения и блокирования угроз. В 1998 году в модули обнаружения продуктов ESET были добавлены нейросети.

В рамках машинного обучения используется механизм ДНК-обнаружения, в котором применяются основанные на машинном обучении модели для эффективной работы как при наличии подключения к облаку, так и без него. Алгоритмы машинного обучения играют также важную роль при первоначальной сортировке и классификации входящих образцов и при размещении их на воображаемой «карте кибербезопасности».

Компания ESET разработала собственный модуль машинного обучения. В нем используется комбинация нейросетей (таких как механизм глубокого обучения и долгая краткосрочная память) и отобранной вручную группы из шести алгоритмов классификации. Таким образом, модуль может генерировать консолидированные данные и правильно помечать входящий образец как чистый, потенциально нежелательный или вредоносный.

Модуль машинного обучения ESET подвергается тонкой настройке для совместной работы с другими технологиями защиты, такими как ДНК, песочница и анализ памяти, а также с извлечением поведенческих функций, вследствие чего обеспечиваются наилучшие показатели обнаружения и минимально возможное количество ложных срабатываний.

Настройка модуля сканирования в расширенных параметрах продукта ESET

•Продукты ESET для Windows для домашнего использования (с версии 13.1)

•Продукты ESET для Windows для конечных точек (с версии 7.2)