Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Статический анализ вредоносных программ
Исследование двоичного кода без его выполнения для выявления сигнатур, шаблонов и вредоносных структур с использованием методов глубокого обучения.
Динамический анализ вредоносных программ
Мониторинг поведения вредоносной программы в реальном времени в контролируемой среде для захвата последовательностей действий и их анализа с помощью нейронных сетей.
Сверточные нейронные сети для вредоносных программ
Архитектура CNN, применяемая для обнаружения визуальных паттернов в двоичном коде, преобразованном в изображения, для выявления вредоносных характеристик.
Секвенирование опкодов
Преобразование машинных инструкций в числовые последовательности, анализируемые с помощью RNN или LSTM для обнаружения аномального поведения.
Извлечение глубоких признаков
Использование промежуточных слоев нейронных сетей для автоматического выявления дискриминантных признаков без ручной инженерии.
Генерация графов потока управления
Графическое представление путей выполнения кода, анализируемое с помощью GNN (графовых нейронных сетей) для обнаружения вредоносных структур.
Обнаружение угроз нулевого дня с помощью глубокого обучения
Идентификация неизвестных угроз путем изучения поведенческих характеристик, а не известных сигнатур.
Поведенческий анализ с помощью LSTM
Использование сетей LSTM для моделирования временных последовательностей системных вызовов и обнаружения поведенческих аномалий.
Дизассемблирование с помощью ИИ
Применение моделей Transformer для повышения точности автоматического реверс-инжиниринга обфусцированного бинарного кода.
Классификация семейств вредоносных программ
Автоматическая группировка вредоносных вариантов на основе сходств, выявленных глубокими нейронными сетями.
Трансферное обучение в кибербезопасности
Адаптация предварительно обученных моделей на больших корпусах бинарных файлов для специализации обнаружения в конкретных контекстах.
Обнаружение полиморфизма
Идентификация динамически изменяющегося вредоносного ПО посредством анализа структурных инвариантов, несмотря на поверхностные изменения.
Анализ памяти с помощью глубокого обучения
Извлечение вредоносных паттернов в дампах памяти с помощью 3D нейронных сетей для захвата пространственно-временных структур.
Ансамблевое обучение для вредоносных программ
Комбинация множества специализированных моделей глубокого обучения для повышения устойчивости обнаружения к методам обхода.
Обучение с подкреплением для песочниц
Автоматическая оптимизация сред анализа для максимального выявления вредоносного поведения.
Векторизация бинарного кода
Преобразование машинного кода в высокомерные числовые векторы с сохранением семантики для анализа с помощью глубокого обучения.
Обнаружение обфускации с помощью автоэнкодеров
Использование вариационных автоэнкодеров для выявления техник маскирования кода на основе аномальной реконструкции.
Анализ вызовов API с механизмом внимания
Применение механизмов внимания для взвешивания важности вызовов API в вредоносных поведенческих последовательностях.