Microsoft створила ШІ, який самостійно аналізує й розпізнає шкідливе програмне забезпечення

Microsoft Project Ire

Microsoft представила прототип Project Ire — інтелектуальний агент, здатний автоматично зворотно аналізувати програмне забезпечення без участі людини. Його мета — виявлення складного шкідливого ПЗ навіть без відомих сигнатур або підказок. Про це пише PCMag.

Що таке Project Ire?

Project Ire — це нова розробка Microsoft, яка використовує штучний інтелект для повноцінного реверс‑інжинірингу програмного забезпечення. На відміну від класичних антивірусів, що шукають знайомі шаблони, Ire аналізує поведінку програм, навіть якщо вони маскуються або завантажують шкідливі модулі пізніше.

Серед ключових можливостей Project Ire — аналіз програмного забезпечення на бінарному рівні, реконструкція логіки виконання коду та здатність формувати висновки щодо потенційної загрози, навіть за відсутності початкових підказок або відомих сигнатур.


Телеграм double.newsТелеграм double.news

Схожі Новини
Google

Google визнала стрімкий занепад відкритого інтернету

Попри тривалу інформаційну кампанію про здоров’я онлайн-екосистеми, Google нещодавно офіційно визнала, що відкритий інтернет перебуває у фазі швидкого занепаду. Така заява міститься у судовому поданні компанії, що різко контрастує з її попередніми публічними твердженнями.
Детальніше
WhatsApp

У WhatsApp виявлено серйозні проблеми з кібербезпекою

Meta знову опинилася в центрі скандалу — цього разу через гучний позов, поданий колишнім співробітником, який звинувачує компанію в ігноруванні серйозних кіберзагроз у сервісі WhatsApp. За його словами, вразливості потенційно дозволяють несанкціонований доступ до персональних даних мільйонів користувачів.
Детальніше
Годинника

Штучний інтелект не вміє визначати час за аналоговим годинником: нове дослідження виявило слабкість нейромереж

Попри стрімкий розвиток штучного інтелекту, виявлено сферу, з якою нейромережі досі не справляються — це зчитування часу зі звичайних стрілочних годинників. У тесті ClockBench сучасні мовні моделі продемонстрували вкрай низьку точність, показавши результати, які суттєво відстають від людських можливостей.
Детальніше