מערכת הבינה המלאכותית (AI) המתקדמת שלנו משתמשת בלמידה חישובית כדי לאסוף ולחלץ נתונים באופן אוטומטי מכל בסיס המשתמשים שלנו – ולאחר מכן היא מאמנת את כל מודולי האבטחה. אחרי שאנחנו מוצאים מופע חדש של תוכנה זדונית, המוצרים שלנו מתעדכנים אוטומטית במודלים החדשים, ומעניקים הגנה חיונית תוך שניות.
אימון מנוע הלמידה החישובית של Avast
מניעת איומים מתוחכמת כיום לא מתבססת על מנוע אחד של למידה חישובית עם נוסחת קסם שמתאימה לכל התקפות הסייבר. היא דורשת שילוב של כמה מנועי למידה חישובית שעובדים בשיתוף פעולה ליצירת הגנה מפני התקפות. המנועים עובדים במכשירים שונים (בענן, במחשבים ובסמארטפונים), משתמשים בטכניקות ניתוח סטטיות ודינמיות ופרוסים ברבות מהשכבות של מנוע ההגנה שלנו.
כדי להעריך איומים חדשים ובלתי מוכרים, בנינו צינור ייחודי ומתוחכם של למידה חישובית שמאפשר לנו לאמן במהירות ולפרוס מודלים לזיהוי תוכנה זדונית תוך 12 שעות. אנחנו גם משתמשים בטכניקות מתקדמות כמו רשתות קונבולוציה עצביות עמוקות (Deep CNN) לחיזוק המודלים לזיהוי תוכנה זדונית. איומי אבטחה חדשים יכולים להופיע פתאום וללבוש צורות חדשות ולא מוכרות. במצבים כאלה היכולת שלנו לעדכן את המודלים שלנו במהירות מבטיחה שהמשתמשים שלנו ימשיכו להיות מוגנים.
הדור הבא של טכנולוגיות אבטחה והנתונים מבסיס המשתמשים המסיבי שלנו מעניקים לנו יתרון ברור על פני האקרים – וגם על פני המתחרים.
טכנולוגיית האבטחה החדשנית הזאת והנתונים מבסיס המשתמשים המסיבי שלנו מעניקים לנו יתרון ברור על פני האקרים – וגם על פני המתחרים. וטכנולוגיה זו היא זו שאפשרה לנו לזהות ולחסום אוטומטית איומים בפרופיל גבוה כגון WannaCry, BadRabbit, תוכנת הכופר NotPetya והתקפות כריית מטבעות הקריפטו Adylkuzz, בלי להזדקק אפילו לעדכון מוצר אחד.
2 מיליארד
התקפות נעצרות בחודש
132 מיליון
התקפות של תוכנות כופר נחסמו ב-2017
