हमारा उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम हमारे संपूर्ण उपयोगकर्ता आधार से स्वचालित रूप से डेटा एकत्र करने और निकालने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है – फिर प्रत्येक सुरक्षा मॉड्यूल को प्रशिक्षित करता है. किसी नये मालवेयर नमूने को खोजने के बाद, हमारे उत्पादों को नए मॉडल के साथ स्वतः रूप से अपडेट कर दिया जाता है, जो महत्वपूर्ण, अप-टू-द-सेकेंड सुरक्षा प्रदान करता है.
आज की दुनिया में ख़तरे की परिष्कृत रोकथाम किसी एकल मशीन लर्निंग इंजन पर निर्भर नहीं करती है जो सभी साइबर हमले को एक समाधान प्रदान करता है. इसके बजाय, इसे कई ML इंजनों के संयोजन की आवश्यकता होती है, जो हमलों से बचाव के लिए साथ-साथ काम करते हैं. इंजन सभी डिवाइस (क्लाउड, PC और स्मार्टफ़ोन दोनों पर) पर काम करते हैं, वे स्थिर और गतिशील विश्लेषण तकनीकों का उपयोग करते हैं और वे हमारे रक्षा इंजन की कई परतों में तैनात होते हैं.
नए और अज्ञात खतरों का मूल्यांकन करने के लिए, हमने एक अनोखी और परिष्कृत मशीन लर्निंग पाइप लाइन बनाई है, जो हमें मालवेयर डिटेक्शन मॉडल को 12 घंटे के भीतर तेजी से प्रशिक्षित करने और तैनात करने की अनुमति देती है. हम अपने मालवेयर डिटेक्शन मॉडल को बढ़ाने के लिए गहरे कॉन्वोल्यूश्नल तंत्रिका नेटवर्क (गहरे CNN) जैसी उन्नत तकनीकों का भी उपयोग करते हैं. नए सुरक्षा खतरे अचानक प्रकट हो सकते हैं, और नए और अज्ञात रूप ले सकते हैं; ऐसी स्थितियों में, हमारे मॉडल को तेज़ी से अपडेट करने की हमारी क्षमता सुनिश्चित करती है कि हमारे उपयोगकर्ता सुरक्षित रहें.
यह अगली पीढ़ी की सुरक्षा तकनीक और हमारे विशाल उपयोगकर्ता आधार का डेटा हमें हैकर्स – और प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ एक स्पष्ट लाभ देता है. और यह वह तकनीक है जिसने हमें WannaCry, BadRabbit, NotPetya रैंसमवेयर और Adylkuzz क्रिप्टो-माइनिंग हमलों जैसे हाई-प्रोफ़ाइल खतरों का स्वचालित रूप से पता लगाने और ब्लॉक करने की अनुमति दी है, बिना किसी एकल उत्पाद अपडेट की आवश्यकता के.
हम अपने करोड़ों उपयोगकर्ताओं को उभरते खतरों से बचाने के लिए सुरक्षा समस्याओं की निरंतर निगरानी करते हैं. नवीनतम उत्पाद सुविधाएं पाने के लिए, और Avast के Threat Labs विशेषज्ञों से जोखिमों के बारे में जानने के लिए Avast ब्लॉग पर जाएं।