Notre système avancé d’intelligence artificielle (IA) utilise le machine learning pour collecter et extraire automatiquement les données de notre base d’utilisateurs. Il forme ensuite chaque module de sécurité. Lorsqu’un nouvel échantillon de malware est détecté, nos produits sont automatiquement mis à jour avec de nouveaux modèles, pour une protection totale, à la seconde près.

Perfectionnement du moteur d’apprentissage automatique d’Avast

On ne peut pas compter sur un seul moteur de machine learning pour neutraliser toutes les cyberattaques. Pour les empêcher de façon sophistiquée, il faut combiner plusieurs moteurs et les faire travailler main dans la main. Nos moteurs fonctionnent sur tous les appareils (cloud, PC, smartphones, etc.). Ils utilisent des techniques d’analyse statique et dynamique et sont déployés dans les nombreuses couches de notre moteur de défense.

Pour évaluer des menaces nouvelles et inconnues, nous avons créé un canal unique et sophistiqué de machine learning nous permettant de former et de déployer rapidement des modèles de détection de malwares en moins de 12 heures. Pour améliorer nos modèles de détection de malwares, nous utilisons aussi des techniques avancées telles que les réseaux de neurones à convolution (deep CNN). De nouvelles menaces de sécurité peuvent apparaître soudainement ou prendre des formes nouvelles et inconnues. Notre capacité à mettre à jour nos modèles rapidement garantit la protection de nos utilisateurs.

Avec notre technologie de sécurité de nouvelle génération et les données de notre vaste base d’utilisateurs, nous avons une longueur d’avance sur les pirates et les produits concurrents. C’est grâce à cette technologie que nous avons pu détecter et bloquer automatiquement de grands ransomwares (WannaCry, BadRabbit, NotPetya...) et des attaques de crypto-minage (Adylkuzz...), sans nécessiter une seule mise à jour produit.