Maskininlärning

ESET har arbetat med maskininlärningsalgoritmer för att detektera och blockera hot sedan 1990. Neurala nätverk lades till i ESET-produkters detekteringsmotor 1998.

Maskininlärning inkluderar DNA-detekteringar, som använder modeller baserade på maskininlärning för att fungera effektivt med eller utan molnanslutning. Maskininlärningsalgoritmer är även en nödvändig del av den initiala sorteringen och klassificeringen av inkommande prover samt för att placera dem på den imaginära ”IT-säkerhetskartan”.

ESET har utvecklat en egen intern maskininlärningsmotor. Den använder den kombinerade kraften hos neurala nätverk (till exempel djupinlärning och LSTM eller Long Short-Term Memory) och en handplockad grupp med sex klassificeringsalgoritmer. Detta gör det möjligt att generera konsoliderad utdata och bidrar till att sätta rätt etikett på det inkommande provet som rent, potentiellt oönskat eller skadligt.

ESET-maskininlärningsmotorn är finjusterad för att samarbeta med annan skyddsteknik som DNA, sandlåda och minnesanalys såväl som med extrahering av beteendeegenskaper, för att ge den bästa detekteringsgraden och minsta möjliga antal falskt positiva.

Skannerkonfiguration in ESET-produkters avancerade inställningar

•ESET:s Windows-hemprodukter (från version 13.1)

•ESET:s Windows Endpoint-produkter (från version 7.2)