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认识我们的作者

Gridinsoft 研究员与作者

在Gridinsoft,我们不仅仅分析网站;我们实时细致地跟踪、剖析和评估最新的网络威胁、诈骗策略和新兴风险。从恶意软件到网络钓鱼计划,我们的使命很简单:为用户提供保持在线安全所需的知识。

恶意软件分析与评分
恶意软件分析与评分
Dmytro Grydin
联合创始人、网络安全专家、软件工程师
"网络安全不仅仅是阻止攻击——而是预测和理解它们。"
Dmytro是Gridinsoft开创性恶意软件检测技术背后的远见者。凭借在网络安全领域超过15年的经验,Dmitry领导了无数项目来识别和消除新兴威胁。他在恶意软件分析和预防方面的工作为塑造全球网络安全最佳实践做出了贡献。
标准与文档
标准与文档
Iryna Grydina
联合创始人兼首席执行官、威胁情报和安全研究负责人
"将网络安全研究转化为清晰度,将清晰度转化为保护。"
Iryna领导Gridinsoft的网络安全研究和产品方向。她监督威胁情报分析、恶意软件检测方法和安全文档的开发。她的工作将复杂的分析结果转化为清晰、可操作的白皮书和数据表,解释检测方法、局限性以及实际影响。Iryna还将编辑和研究标准与产品路线图和行业合作伙伴关系相协调,将公司的技术实验室与依赖其安全工具的人们联系起来。
安全解释与指南
安全解释与指南
Brendan Smith
首席作家、网络安全分析师
"教育是抵御网络犯罪的第一道防线。"
Brendan Smith在网络安全领域深耕超过15年,从对老式木马的深入逆向工程到为无法承受全面入侵的中小型企业处理完整的事件响应。在Gridinsoft,他是那个将AsyncRAT勒索软件等恶意内容的双重检查指南拼凑在一起的人——以去年为例,他的分析在实时扫描中捕获了200多个隐蔽变体,将用户清理工作减少了40%,为人们节省了数小时的麻烦。
审查质量与清晰度
审查质量与清晰度
Stephanie Adlam
文案撰稿人、新闻与评论
"一个明智的决定可以使用户免受毁灭性的网络威胁。"
Stephanie是我们的文字大师,将技术研究转化为与用户产生共鸣的引人入胜的内容。她在网络犯罪预防和在线安全方面的专业知识确保Gridinsoft的建议对每个人都易于理解——无论他们是否精通技术。
客座编辑:威胁评论与咨询
客座编辑:威胁评论与咨询
Daniel Zimmermann
文案撰稿人、新闻与评论
"知识就是力量,但共享的知识就是保护。"
Daniel在消费者安全和欺诈预防方面拥有深厚的背景,专门为用户提供可操作的提示和建议。他的重点是帮助个人了解与欺诈网站和服务互动的风险
在Gridinsoft,我们相信网络安全应该从根本上尊重您的隐私。这就是我们遵循隐私设计原则的原因:我们将数据收集限制在最低限度,提供离线功能,并让您完全控制共享的内容。这种方法符合包括GDPR合规性在内的全球最佳实践,并确保您的数字工具不会成为监视工具。
我们不推测;我们验证。
我们的工作方式:原则与标准

Gridinsoft发布的每篇文章、咨询和调查都是基于证据、经过同行评审并为实际决策而撰写的。

我们的作者引用主要来源,披露方法,并用通俗易懂的语言解释结论。当威胁发生变化时,我们会重新审视工作,更新记录,并展示发生了什么变化。目标很简单——清晰、可验证的报告,帮助个人和团队保持安全。

清晰度
我们写作是为了让读者能够快速正确地行动。
每篇文章都说明了它回答的问题、分析的范围和局限性,以及读者接下来可以采取的步骤。当我们使用技术指标(哈希值、IOC、TTP)时,我们会解释它们的含义以及为什么重要。
来源
每项声明都有证据支持。
研究不应暴露受害者或读者。我们会编辑个人身份信息,删除不必要的元数据,并避免链接到实时恶意内容,当更安全的替代方案(哈希值、中性镜像或屏幕截图)足够时。
时效性
威胁变化迅速;我们的写作反映了这一点。
文章带有首次发布和最后审查的时间戳,注明重要更新,并在适用的情况下包含策略变化时的弃用警告。
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编辑政策
编辑政策
本政策解释了Gridinsoft如何创建、审查和更新研究文章、咨询、解释和网站报告。它涵盖作者身份、来源、隐私、审查流程、更正和联系途径。
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方法论
方法论
在Gridinsoft,我们的方法论建立在证据、透明度和持续改进的基础上。我们发布的每个结论都有数据、经过测试的方法和同行评审分析的支持,以确保最高水平的准确性和可信度。
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AI如何支持我们作者的研究和写作

我们如何使用AI

在Gridinsoft,AI是一个重要工具,使我们的作者能够提供更准确、及时和详细的研究。通过使用人工智能,我们可以分析大量数据集,发现新兴趋势,并确保我们的文章基于最新信息。AI帮助我们识别新威胁,验证来自多个来源的数据,并生成塑造我们作者创建内容的见解。这使我们的研究团队能够专注于关键分析,而AI增强了我们更快地提供经过充分研究和准确内容的能力。

从恶意软件分类到识别网站上的潜在安全风险,AI不断协助我们的作者完善他们的工作。通过使用机器学习算法检测模式和异常,我们确保每篇文章和报告都有可靠的数据驱动证据支持。AI帮助我们的作者领先于网络犯罪分子,并确保我们的读者获得最佳建议和信息。

80%
我们内容中的恶意软件分类由机器学习提供支持,确保最新的准确性。
95%
我们研究文章中使用的数据通过AI驱动的工具进行分析,以识别新兴趋势和威胁。
500多万
每天分析的数据点,为我们的报告提供有关在线威胁的最新见解。
快70%
与传统方法相比,使用AI模型进行文章研究和数据验证的速度。
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