ระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงของเราจะใช้แมชชีนเลิร์นนิ่งเพื่อเก็บรวบรวมและดึงข้อมูลจากฐานผู้ใช้ทั้งหมดของเราโดยอัตโนมัติ จากนั้นเราจะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อฝึกโหมดความปลอดภัยทั้งหมดของเรา หลังจากพบตัวอย่างมัลแวร์ใหม่ ผลิตภัณฑ์ของเราจะทำการอัปเดตด้วยรุ่นใหม่ๆ โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยมอบการปกป้องที่สำคัญ ซึ่งมีความทันสมัยอย่างที่สุด
การฝึกอบรมเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิ่งของ Avast
การป้องกันภัยคุกคามที่ซับซ้อนในยุคปัจจุบันไม่ได้ใช้เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ให้วิธีการแก้ปัญหาแบบง่ายๆสำหรับการโจมตีทางไซเบอร์ทั้งหมดแม้แต่อย่างเดียว จริงๆ แล้วเป็นการรวมกันของเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิ่งหลายอย่างที่ใช้งานร่วมกันเพื่อป้องกันการโจมตี เครื่องมือดังกล่าวจะทำงานบนอุปกรณ์ต่างๆ (ทั้งบนคลาวด์และพีซีและสมาร์ทโฟน) โดยใช้เทคนิคการวิเคราะห์แบบคงที่และแบบไดนามิก นอกจากนี้ยังติดตั้งในหลายๆ ชั้นของเครื่องมือปกป้องของเรา
ในการประเมินภัยคุกคามใหม่และภัยคุกคามที่ไม่รู้จัก เราได้สร้างระบบการเรียนรู้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ซับซ้อนและไม่ซ้ำกัน ซึ่งช่วยให้เราสามารถฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลการตรวจจับมัลแวร์ได้อย่างรวดเร็วภายใน 12 ชั่วโมง นอกจากนี้เรายังใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น เครือข่ายประสาทเทียมระดับลึก (Deep CNN) เพื่อปรับปรุงรูปแบบการตรวจจับมัลแวร์ของเรา ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยใหม่อาจเกิดขึ้นทันที และใช้รูปแบบใหม่และไม่เป็นที่รู้จัก ในสถานการณ์เช่นนี้ ความสามารถของเราในการอัปเดตโมเดลอย่างรวดเร็วทำให้ผู้ใช้ของเรายังคงได้รับการปกป้อง
เทคโนโลยีความปลอดภัยขั้นสูงแห่งอนาคตและข้อมูลจากฐานผู้ใช้จำนวนมากของเราทำให้เราได้เปรียบแฮกเกอร์และคู่แข่งอย่างชัดเจน
เทคโนโลยีความปลอดภัยขั้นสูงแห่งอนาคตนี้และข้อมูลจากฐานผู้ใช้จำนวนมากของเราทำให้เราได้เปรียบกว่าแฮกเกอร์และคู่แข่งอย่างชัดเจน นอกจากนี้เทคโนโลยีนี้ยังช่วยให้เราสามารถตรวจจับและบล็อกภัยคุกคามระดับสูง เช่น แรนซัมแวร์ WannaCry, BadRabbit, NotPetya และการขุดเหมืองคริปโต Adylkuzz ได้โดยอัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องมีการอัปเดตผลิตภัณฑ์เพียงอย่างเดียว
การโจมตีของแรนซัมแวร์ที่ถูกบล็อกในปี 2017
การโจมตีที่หยุดได้ในแต่ละเดือน
ดูหัวหน้าฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของเราอธิบายว่าบล็อกภัยคุกคามได้อย่างไร