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アバストの高度な人工知能(AI)システムは、機械学習を使用してユーザーネットワーク全体からデータを自動的に収集、抽出し、すべてのセキュリティ モジュールを学習します。新しいマルウェア サンプルを発見すると、アバストの製品は自動的に新モデルの情報を取り込み、最新かつ必要な保護を提供します。

アバストの機械学習エンジンの学習

今日の高度なセキュリティは、あらゆるサイバー攻撃に効果がある一つの機械学習エンジンによって実現できるようなものではありません。攻撃を防ぐためには、複数の機械学習エンジンを組み合わせて連動させる必要があります。いくつものエンジンが複数のデバイス(クラウドと PC やスマートフォンの両方)にまたがって作動し、静的および動的な分析を行うことによって何層もの防御壁を構成しています。

未知の新型の脅威を診断するために、アバストでは独自の優れた機械学習パイプラインを構築しました。これにより、マルウェア検知モデルを即座に学習し、12 時間以内に展開することができます。さらに、ディープ ラーニングの畳み込みニューラル ネットワーク(ディープ CNN)などの革新技術を採用して、マルウェア検知モデルの強化に取り組んでいます。新型のセキュリティ脅威は突然現れるものであり、新しい未知の形態をとっています。そうした状況では、モデルを迅速にアップデートできるアバストの能力が、ユーザーを確実に保護するのです。

次世代型のセキュリティ技術と大勢のユーザーから得られるデータにより、アバストはハッカーに対しても競合他社に対しても、明らかに有利な立場を獲得しています。

こうした次世代型のセキュリティ技術と大勢のユーザーから得られるデータにより、アバストはハッカーに対しても競合他社に対しても、明らかに有利な立場を獲得しています。WannaCry、BadRabbit、NotPetya などの有名なランサムウェアや、暗号通貨攻撃の Adylkuzz を、製品アップデートは一切不要ながら自動検知してブロックできたのは、アバストのこの技術のおかげです。

20 億

月間の攻撃阻止数

1 億 3200 万

2017 年にブロックしたランサムウェア攻撃数

常に最新情報を入手し、常に保護

アバストはセキュリティに関する問題を絶えず監視し、数億人のユーザーを新しい脅威から保護しています。今すぐ最新の製品情報を入手し、アバスト脅威研究所のエキスパートから情報を得るには、アバスト ブログにアクセスしてください。