Así nos protege Windows Defender del malware desconocido en 10 segundos

Así nos protege Windows Defender del malware desconocido en 10 segundos

David Onieva

La solución de seguridad que la firma de Redmond ha incluido en la última versión de Windows 10, nos referimos a Windows Defender, está en constante crecimiento para pasar a ser una de las alternativas más valoradas de las que podemos encontrar actualmente en el mercado.

Es por ello que la propia Microsoft está trabajando para que Defender disponga de diversos elementos diferenciadores con respecto a la más directa competencia y así lograr sacar cierta ventaja a las firmas de seguridad «de toda la vida». De este modo el software ha venido evolucionado mucho, todo a pesar de las críticas recibidas por algunos proveedores de seguridad de terceros, aunque Microsoft sigue a lo suyo, por lo que acaba de hacer público un análisis en profundidad en el que detalla la forma en que puede bloquear el malware desconocido hasta ese momento.

En concreto Microsoft asegura que la solución de seguridad integrada en Windows 10 tarda un máximo de 10 segundos en analizar un archivo que podría estar infectado con un malware, con la característica de que este nunca antes había sido visto, es decir, un malware totalmente desconocido, tal y como nos indican los compañeros de ADSLZone. Es evidente que todo esto está diseñado no solo con el fin de ayudar al propio usuario que envía la muestra, sino también a todos los demás que dependen de Windows Defender para mantener los sistemas protegidos y que estén de algún modo relacionados con el atacado.

Windows Defender

Es más, el gigante del software destaca que el poder de la Nube es lo que hace que Windows Defender reaccione de manera tan rápida y eficiente ante el ataque de un malware desconocido, explicando que mientras inspecciona los archivos de posibles infecciones, también evita posibles comportamientos maliciosos en los sistemas de destino.

Windows Defender es cada vez más eficaz a la vez que rápido

De este modo, cuando se detectan archivos sospechosos, estos se pueden enviar a la Nube para un análisis más en profundidad y, una vez que se confirma que el archivo es desconocido, solicita una muestra para una inspección futura. Entonces se carga este ejemplo de código malicioso de manera automática, con los sistemas de la Nube de Microsoft procesándolo y contrastando el recibido frente a los clasificadores del aprendizaje máquina. Tras esto se genera un resultado que se envía al cliente, el sistema Windows 10 bloquea el archivo e informa de nuevo de modo remoto para ayudar a proteger a todos los otros usuarios afectados.

Lo llamativo del tema es que todo el proceso se lleva a cabo en menos de 10 segundos, explica la misma Microsoft, y la protección completa se ofrece una vez que el análisis en la Nube está habilitado. Por lo tanto cuando está activado, Windows Defender bloquea un archivo sospechoso durante 10 segundos de forma predeterminada, mientras consulta el servicio de protección remota. Los administradores pueden configurar Windows Defender AV para extender el período de tiempo de espera hasta un minuto, todo para dar tiempo al servicio de la Nube para realizar aún más análisis y aplicar técnicas adicionales para detectar nuevos programas maliciosos.

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  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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