微軟和英特爾對惡意軟件有一種新的分類方法：可視化。他們正在合作進行一個新的研究項目，探索了一種新的檢測和分類惡意軟件的方法。該項目被稱為STAMINA（STAtic Malware-as-Image Network Analysis），該項目依靠一種新技術(shù)，將惡意軟件樣本轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后對圖像進行掃描，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)進行訓(xùn)練的。這項技術(shù)不需要對病毒進行全尺寸、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，這是有意義的。

到目前為止，STAMINA已經(jīng)被證明是最有效的，對惡意軟件的分類準(zhǔn)確率剛剛超過99%，假陽性率略低于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，只要足夠精細(xì)，這可能非常有用。大多數(shù)惡意軟件的檢測依賴于提取二進制簽名或指紋，但簽名的數(shù)量太多使得這一點不切實際。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會。
責(zé)任編輯:pj