Ученые из Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) обучили нейросеть определять вредоносные программы-кейлоггеры, которые похищают пароли и другие данные. Развитие этой технологии в будущем повысит уровень сетевой безопасности и защитит от киберугроз, сообщает ТАСС.

Кейлоггеры представляют собой программы или устройства, способные отслеживать нажатия клавиш на клавиатуре и сохранять эту информацию в специальном файле. Их используют как в законных целях, например для мониторинга работы сотрудников, так и в нелегальных.

Наиболее серьезной угрозой, которую представляют кейлоггеры, является тайный сбор конфиденциальной информации, что может привести к мошенничеству, краже личных данных и финансовым потерям.

Кроме того, они могут быть частью более сложных вредоносных программ, использующих собранные данные для дальнейших атак, таких как фишинг или распространение вирусов.

«Мы разработали метод, который выявляет следы кейлоггеров в сетевом трафике, акцентируя внимание на взаимодействии программ-шпионов с удаленными серверами. Наша система использует искусственный интеллект для мониторинга активности пользователей и уведомляет о подозрительных действиях, схожих с поведением кейлоггеров», — отметил Дмитрий Левшин из Санкт-Петербургского ФИЦ РАН.

В исследовательском центре сообщили, что в ходе своих экспериментов ученые проанализировали общедоступные наборы данных, которые содержат информацию о трафике кейлоггеров.

Они подготовили и протестировали различные модели машинного обучения. Чтобы оценить эффективность разработки, было использовано множество показателей, включая скорость работы моделей.

Ранее стало известно, что сфера услуг в первом квартале 2025 года стала одним из атакуемых DDoS-атаками секторов экономики, обойдя финансы и ТЭК, в первый раз за период наблюдений. С января по март 2025 года было зафиксировано более 27,9 тыс. DDoS-атак.