ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขั้นสูงของเราใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเก็บรวบรวมและดึงข้อมูลจากฐานผู้ใช้ทั้งหมดของเราโดยอัตโนมัติ จากนั้นเราจะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อฝึกโมดูลความปลอดภัยทั้งหมดของเรา หลังจากพบตัวอย่างมัลแวร์ใหม่ ผลิตภัณฑ์ของเราจะทำการอัปเดตด้วยรุ่นใหม่ๆ โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยมอบการปกป้องที่สำคัญ ซึ่งมีความทันสมัยอย่างที่สุด
การฝึกอบรมเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิ่งของ Avast
การป้องกันภัยคุกคามที่ซับซ้อนในยุคปัจจุบันไม่ได้ใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพียงเครื่องเดียวที่แก้ปัญหาการโจมตีทางไซเบอร์ได้ทั้งหมด แต่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องหลายอย่างที่ทำงานร่วมกันเพื่อป้องกันการโจมตี เครื่องมือดังกล่าวจะทำงานบนอุปกรณ์ต่างๆ (ทั้งบนคลาวด์ พีซี และสมาร์ทโฟน) โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์แบบคงที่และแบบไดนามิก และเครื่องมือเหล่านี้จะใช้งานในหลายๆ ชั้นเครื่องมือปกป้องของเรา
ในการประเมินภัยคุกคามใหม่และภัยคุกคามที่ไม่รู้จัก เราได้สร้างระบบการเรียนรู้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ซับซ้อนและไม่ซ้ำกัน ซึ่งช่วยให้เราสามารถฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการตรวจจับมัลแวร์ได้อย่างรวดเร็วภายใน 12 ชั่วโมง นอกจากนี้เรายังใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น เครือข่ายประสาทเทียมระดับลึก (Deep CNN) เพื่อปรับปรุงรูปแบบการตรวจจับมัลแวร์ของเรา ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยใหม่อาจเกิดขึ้นทันที และใช้รูปแบบที่ใหม่และไม่เป็นที่รู้จัก ในสถานการณ์เช่นนี้ ความสามารถของเราในการอัปเดตโมเดลของเราอย่างรวดเร็วทำให้ผู้ใช้ยังคงได้รับการปกป้องต่อไป
เทคโนโลยีความปลอดภัยแห่งอนาคตและข้อมูลจากฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่ของเราทำให้เราได้เปรียบแฮกเกอร์และคู่แข่งอย่างชัดเจน
เทคโนโลยีความปลอดภัยแห่งอนาคตและข้อมูลจากฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่ของเราทำให้เราได้เปรียบแฮกเกอร์และคู่แข่งอย่างชัดเจน และเทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้เราสามารถตรวจจับและบล็อกภัยคุกคามระดับสูงได้โดยอัตโนมัติ เช่น WannaCry, BadRabbit, NotPetya แรนซัมแวร์ และการโจมตีด้วยการขุดเหมืองคริปโท Adylkuzz โดยไม่ต้องมีการอัปเดตผลิตภัณฑ์แม้เพียงครั้งเดียว
2 พันล้าน
การโจมตีที่หยุดได้ในแต่ละเดือน
132 ล้าน
การโจมตีของแรนซัมแวร์ที่ถูกบล็อกในปี 2017