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エーオー カスペルスキー ラボ
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■ 2019年 出願公開件数ランキング 第1078位 26件
（
2018年：第1468位 16件）
■ 2019年 特許取得件数ランキング 第1018位 19件
（
2018年：第744位 29件）
（ランキング更新日：2026年2月16日）筆頭出願人である出願のみカウントしています
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エーオー カスペルスキー ラボの商標一覧| 公報番号 | 発明の名称(クリックすると公報を新しいウィンドウで開きます) | 公報発行日 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 特開 2019-220126 | ユーザのコンピュータ装置への攻撃に対抗するシステムおよび方法 | 2019年12月26日 | |
| 特開 2019-220132 | プログラムの危険な挙動のパターンをユーザのコンピュータシステムに適応させるシステムおよび方法 | 2019年12月26日 | |
| 特開 2019-194830 | 車両へのコンピュータ攻撃を阻止するためのルールを生成するシステムおよび方法 | 2019年11月 7日 | |
| 特開 2019-194831 | 交通手段に対するコンピュータ攻撃を阻止するためのシステムおよび方法 | 2019年11月 7日 | |
| 特開 2019-194832 | ウェブリソースの変更を検出するシステムおよび方法 | 2019年11月 7日 | |
| 特開 2019-192197 | ユーザとバンキングサービスとのインタラクション中に新規デバイスを識別するシステムおよび方法 | 2019年10月31日 | |
| 特開 2019-192198 | 悪意あるコンテナを検出するための機械学習モデルをトレーニングするシステムおよび方法 | 2019年10月31日 | |
| 特開 2019-169121 | ウィルス対策レコードを作成するシステムと方法 | 2019年10月 3日 | |
| 特開 2019-91411 | 機械学習モデルに基づいた悪意のあるファイルの検出のための計算資源を管理するシステムおよび方法 | 2019年 6月13日 | |
| 特開 2019-91435 | 訓練された機械学習モデルを使用することで悪意のあるファイルを検出するシステムおよび方法 | 2019年 6月13日 | |
| 特開 2019-82989 | 標的型攻撃をクラウド型検出、探索および除去するシステムおよび方法 | 2019年 5月30日 | |
| 特開 2019-79492 | コンボリューションのポピュラリティに基づいて異常なイベントを検出するシステムおよび方法 | 2019年 5月23日 | |
| 特開 2019-79493 | 機械学習を用いる悪意のあるファイルを検出するシステムおよび方法 | 2019年 5月23日 | |
| 特開 2019-79500 | 悪意あるファイルを検出するシステムおよび方法 | 2019年 5月23日 | |
| 特開 2019-67372 | プロセスのアドレス空間内の悪意のあるコードの検出のためのシステムおよび方法 | 2019年 4月25日 |
26 件中 1-15 件を表示
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2019-220126 2019-220132 2019-194830 2019-194831 2019-194832 2019-192197 2019-192198 2019-169121 2019-91411 2019-91435 2019-82989 2019-79492 2019-79493 2019-79500 2019-67372
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