微軟和英特爾對(duì)惡意軟件有一種新的分類方法：可視化。他們正在合作進(jìn)行一個(gè)新的研究項(xiàng)目，探索了一種新的檢測(cè)和分類惡意軟件的方法。該項(xiàng)目被稱為STAMINA（STAtic Malware-as-Image Network Analysis），該項(xiàng)目依靠一種新技術(shù)，將惡意軟件樣本轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行掃描，以獲取特定于惡意軟件樣本的紋理和結(jié)構(gòu)模式。

ZDNet指出，人工智能是根據(jù)微軟從Windows Defenders中收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的。這項(xiàng)技術(shù)不需要對(duì)病毒進(jìn)行全尺寸、逐像素的重現(xiàn)，當(dāng)大型惡意軟件可以很容易地轉(zhuǎn)化為巨大的圖片時(shí)，這是有意義的。

到目前為止，STAMINA已經(jīng)被證明是最有效的，對(duì)惡意軟件的分類準(zhǔn)確率剛剛超過(guò)99%，假陽(yáng)性率略低于2.6%。然而，它有它的局限性。它可以很好地處理小文件，但卻很難處理大文件。

不過(guò)，只要足夠精細(xì)，這可能非常有用。大多數(shù)惡意軟件的檢測(cè)依賴于提取二進(jìn)制簽名或指紋，但簽名的數(shù)量太多使得這一點(diǎn)不切實(shí)際。這將有助于反惡意軟件工具有效地跟上并減少安全威脅從防御中消失的機(jī)會(huì)。
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