Annonce du 12. octobre 2018

L'apprentissage machine, base des solutions NextGen pour juguler les nouvelles menaces

Les solutions G DATA utilisent différentes techniques de détection avancée

Pour répondre aux nouveaux défis de la cybersécurité, les solutions antivirus ont radicalement changé leur façon de travailler au cours des 20 dernières années. La complexité des cyberattaques et la propagation ultrarapide des codes malveillants nécessitent des méthodes de détection totalement indépendantes des signatures virales.

La combinaison de tous ces composants a donné naissance à une nouvelle génération de solutions de sécurité que les experts nomment NextGen pour la distinguer des solutions précédentes. Ces composants NextGen ne sont pas apparus du jour au lendemain, et chez G DATA certains étaient déjà utilisés avant que ce nom ne soit inventé.

Les modules proactifs des solutions G DATA

Dans les solutions G DATA, plusieurs modules sont basés sur des technologies avancées. Le système d'analyse de fichiers dans le Cloud est ainsi capable de bloquer les échantillons suspects beaucoup plus rapidement que les mises à jour de signatures traditionnelles. La protection Anti-Ransomware vérifie quant à elle si des commandes de chiffrement ne sont pas déclenchées par des menaces. G DATA Anti-Exploit ou encore G DATA BankGuard, sont d’autres technologies basées sur des systèmes proactifs qui permettent de rentre les navigateurs web plus sûrs. Enfin, parlons de G DATA Behavior Blocker, qui est un autre exemple concret de technologie proactive. Ce module bloque l’action de fichiers en se basant sur certains indicateurs de compromission : la création d'entrées de démarrage automatique, les changements dans les valeurs du registre ou le fichier host, la copie dans le répertoire system32, etc.

Le machine learning pour répondre aux menaces

Pour rendre ces technologies toujours plus performantes, G DATA SecurityLabs exécute chaque jour des centaines de milliers de programmes dans des environnements virtualisés. Les résultats, une fois analysés, corrélées et combinées par apprentissage machine, fournissent les algorithmes nécessaires à l’identification des menaces nouvelles et inconnues.

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Annonce du 12. octobre 2018

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