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洛阳文明网:为预防更多风险,微软和 Intel 训练 AI 识别被可视化的恶意软体

admin 科技 2020-05-13 37 0 恶意软体


为了以更高的效率找出恶意软体,微软和 Intel 最近互助展开了一项名为 STAMINA 的设计(Static Malware-as-Image Network Analysis)。简朴来说,该设计会将可疑软体的二进制档案转化成灰阶图像,然后将其交由深度学习系统学习,从而到达总结出纪律用于日后识别、分类潜在恶意软体的目的。

凭据 ZDNet 的说法,STAMINA 现在所使用的是微软从 Windows Defender 蒐集到的大量数据。它在剖析病毒时并不需要对完整的档案举行周全的可视化,由于可视化的效果会凭据档案尺寸等因向来决议巨细,这样一些大型恶意软体很容易就会天生伟大的图像。实际上,测试效果也解释 STAMINA 在面临小档案时的效率会远高于大的档案,以是后者相对来说照样对照适合透过元数据举行检测。

凭据官方先容,STAMINA 至今为止已经可以到达跨越 99% 的恶意软体鉴别率,误报率大概在 2.85%。考虑到现在大部分查毒软体基于数位署名的识别方式有时会对照乏力,STAMINA 的手艺在继续精进之后,假以时日应该能为预防恶意软体带来不小的辅助。


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