アバストの高度な人工知能システムは、機械学習を使用して、ユーザー ベース全体から自動的にデータを収集、抽出します。その後、各セキュリティ モジュールを訓練します。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トレーニング

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。複数の機械学習エンジンを組み合わせて連動させることにより、攻撃を防ぐことができるのです。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技術を行うことによって何層もの防御壁を構成しています。

未知の新型脅威を診断するため、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トレーニングし、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。

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。

アバストが脅威をブロックする方法について、AI 部門のリーダーが説明します。