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微軟和英特爾將惡意軟件轉換為圖像以幫助發現更多威脅
2022-07-16 01:05:20
編輯：苗琴霄
來源：
導讀 微軟和英特爾采用一種新穎的方法對惡意軟件進行分類：可視化。他們正在合作進行STAMINA(靜態惡意軟件-圖像網絡分析)項目，該項目將惡意...
微軟和英特爾采用一種新穎的方法對惡意軟件進行分類：可視化。他們正在合作進行STAMINA(靜態惡意軟件-圖像網絡分析)項目，該項目將惡意代碼轉換為灰度圖像，以便深度學習系統可以對其進行研究。該方法將輸入文件的二進制形式轉換為簡單的像素流，并將其轉換為尺寸隨文件大小等方面而變化的圖片。然后，受過訓練的神經網絡會確定是什么(如果有的話)感染了文件。
ZDNet指出，該AI接受了Microsoft從Windows Defenders安裝中收集的大量數據的培訓。該技術不需要對病毒進行全尺寸，逐像素的重新創建，這在大型惡意軟件可以輕松地轉換為巨大圖片時才有意義。
到目前為止，STAMINA已被證明是最有效的，對惡意軟件進行分類的準確率超過99%，誤報率略低于2.6%。但是，它有其局限性。它適用于小型文件，但適用于大型文件。
但是，如果進行足夠的改進，這可能會非常有用。大多數惡意軟件檢測都依賴于提取二進制簽名或指紋，但是簽名數量巨大，因此不切實際。這可以幫助反惡意軟件工具有效跟上并減少安全威脅越過防御的機會。
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