Машинне навчання

Компанія ESET ще з 1990 року почала використовувати алгоритми машинного навчання для виявлення й блокування загроз, а у 1998 році ESET додала в ядро виявлення своїх продуктів можливості нейронних мереж.

Однією зі складових машинного навчання є функція Родові виявлення, яка використовує моделі на основі машинного навчання для ефективної роботи з підключенням до хмари або без нього. Алгоритми машинного навчання відіграють ключову роль у початковому сортуванні й класифікації вхідних зразків, а також для їх додавання на уявну мапу кібербезпеки.

ESET розробила власний внутрішній механізм машинного навчання. У ньому ефективність нейронних мереж (глибинне навчання й довга короткочасна пам’ять) підсилена групою шести алгоритмів класифікації, які підбираються вручну. Це дозволяє генерувати консолідований результат і допомагає позначити вхідні зразки як чисті (безпечні), потенційно небажані або шкідливі.

Ядро машинного навчання ESET оптимально адаптоване для взаємодії з іншими технологіями захисту, зокрема "Родові виявлення", "пісочниця" й аналіз пам’яті, а також із даними, які видобуті функціями аналізу поведінки. Це дозволяє забезпечити найкращу продуктивність виявлення й найменш можливу кількість помилкових спрацювань.

Конфігурація сканера в розділі продукту ESET "Додаткові параметри"

•Домашні версії продуктів ESET для Windows (версії 13.1 і новіші)

•Продукти ESET Endpoint для Windows (версії 7.2 й новіші)