Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
OpenTalks.AI - Александр Чистяков, Построение о...
Search
OpenTalks.AI
February 15, 2019
Science
730
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
OpenTalks.AI - Александр Чистяков, Построение общего глубокого представления исполняемых файлов для поиска новых угроз и расследования киберпреступлений
OpenTalks.AI
February 15, 2019
More Decks by OpenTalks.AI
See All by OpenTalks.AI
OpenTalks.AI - Виктор Лемпицкий, Моделирование 3Д сцен: новые подходы в 2020 году
opentalks
0
500
OpenTalks.AI - Алексей Чернявский, Нейросетевые алгоритмы для повышения качества медицинских изображений
opentalks
0
450
OpenTalks.AI - Александр Громов, Устойчивость нейросетевых моделей при анализе КТ/НДКТ-исследований
opentalks
0
390
OpenTalks.AI - Денис Тимонин, Megatron-LM: Обучение мультимиллиардных LMs при помощи техники Model Parallelism
opentalks
0
540
OpenTalks.AI - Егор Филимонов, Возможности платформы Huawei Atlas и эффективный гетерогенный инференс.
opentalks
0
180
OpenTalks.AI - Александр Прозоров, Референсная архитектура робота сервисного центра в отраслях с изменчивыми бизнес-процессами
opentalks
0
400
OpenTalks.AI - Наталья Лукашевич, Анализ тональности по отношению к компании — с чем не справился BERT
opentalks
0
350
OpenTalks.AI - Константин Воронцов, Фейковые новости и другие типы потенциально опасного дискурса: типология, подходы, датасеты, соревнования
opentalks
0
460
OpenTalks.AI - Дмитрий Ветров, Фрактальность функции потерь, эффект двойного спуска и степенные законы в глубинном обучении - фрагменты одной мозаики
opentalks
0
500
Other Decks in Science
See All in Science
共生概念の整理と AIアライメントの構想
hiroakihamada
0
270
[NLP2026 参加報告会] AI for Science まとめ / NLP2026
lychee1223
0
2k
[第67回 CV勉強会@関東] CV × Scientific Figures / kantoCV 67th CVPR 2026
lychee1223
0
190
Testing the Longevity Bottleneck Hypothesis
chinson03
0
430
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
1.3k
不動産業界における業界特化のデータ整備とAI活用 ─Vertical DataとVertical AI─
estie
1
930
O(log n)-Approximation Algorithms for Bipartiteness Ratio
tasusu
0
160
AI bij literatuuronderzoek in de wetenschap
voginip
0
240
AI(人工知能)の過去・現在・未来 ~AIは人類を越えるのか~
tagtag
PRO
0
150
因果探索の発展と展望
sshimizu2006
2
980
Inside the Mind of an LLM
baggiponte
0
230
機械学習 - K-means & 階層的クラスタリング
trycycle
PRO
0
2k
Featured
See All Featured
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
500
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
480
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
Paper Plane
katiecoart
PRO
2
53k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
1k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.5k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
790
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.3k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
120k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Transcript
1 Constructing shared deep representation of executable files to search
for new threats and cybercrime investigations Alexander Chistyakov Senior Research-Developer, Detection Methods Analysis, Kaspersky Lab
2 File processing route (known threat) Benign file Malicious file
Download file Check file’s reputation Static analysis Dynamic analysis Execution artefacts Raw file artefacts Status, popularity, sources, … Label obtained?
File processing route (modified known threat) Download file Check file’s
reputation Static analysis Dynamic analysis Execution artefacts Raw file artefacts Status, popularity, sources, … ML detection model Benign file Malicious file Label obtained?
File processing route (new unknown threat) Download file Check file’s
reputation Static analysis Dynamic analysis Execution artefacts Raw file artefacts Status, popularity, sources, … ML detection model Expert decision Benign file Malicious file
Manual data labeling Expert decision Benign file Malicious file Dynamic
analysis
6 World 2 Vec
Latent representations for malware Executable file 1. Polymorphic 2. Obfuscated
3. Selfpacked 4. Multicomponent Execution process 1. Context dependent 2. Unstable 3. Concurrent 4. Distributed
Evidence lower bound Variational Auto-Encoder (Basic) Variational Auto-Encoder (Symmetric)
File and file’s behavior joint distribution
File’s behavior conditional distribution
File’s and behavior shared embedding
Reducing internal traffic Expert decision Benign file Malicious file File’s
distribution approximator Dynamic analysis
Reducing external traffic User 1 User 2 User 3 Previously
observed malware collection File’s distribution approximator
Cybercrime investigations File’s distribution approximator Incident logs and artefacts Corporate
network Alarm!
What’s next? 1.Estimating real world file’s distribution 2.Avoiding model-based adversarial
attacks 3.Preventing private data leakage 4.Environment based anomaly detection
LET’S TALK? Kaspersky Lab HQ 39A/3 Leningradskoe Shosse Moscow, 125212,
Russian Federation Tel: +7 (495) 797-8700 www.kaspersky.com