王网络安全 微软携手英特尔 借助深度学习开展恶意软件检测分类项目
微软携手英特尔 借助深度学习开展恶意软件检测分类项目
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据悉，该项目被称为STAMINA，其依赖于深度学习技术，可将恶意软件样本变为灰度图像，然后扫描质地和结构模式特定于恶意软件的样本图像。
英特尔-微软研究团队表示，在STAMINA的实际运作方式中，整个过程遵循几个简单步骤。首先是获取输入文件并将其二进制形式转换为原始像素数据流，进而将一维（1D）像素流转换为2D照片，以便常规图像分析算法可以对其进行分析。
接着根据输入文件的大小选择图像的宽度。将原始像素流组合成看起来正常的2D图像后，随后可将生成的照片调整为较小的尺寸。
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同时，该团队表示，调整原始图像的大小不会“对分类结果产生负面影响”，这是必要的步骤，因此计算资源将不必处理包含数十亿像素的图像，这很可能会减慢处理速度。
最后，将驻留的图像输入到经过预先训练的深度神经网络（DNN）中，该网络会扫描图像并将其分类为干净或已感染。
据该团队透露，该项目使用了220万个受感染PE（便携式可执行文件）文件哈希的样本，作为研究的基础。
具体而言，研究人员使用60％的已知恶意软件样本来训练原始DNN算法，使用20％的文件来验证DNN，其余20％用于实际测试过程。
研究团队也称，STAMINA在识别和分类恶意软件样本方面达到了99.07％的准确性，误报率为2.58％。两名代表微软威胁防护情报小组参加研究的研究人员说：“这些结果肯定会鼓励将深度转移学习用于恶意软件分类的目的。”
尽管这一结果看起来相当不错，但STAMINA在处理较大文件却有缺点。微软在一篇博客文章中说：“对于更大尺寸的应用程序，由于将数十亿像素转换为JPEG图像然后调整大小的限制，STAMINA的效率降低了。”
中国软件网认为，微软和英特尔合作开展的该项目，是对人工智能技术的又一应用。就报告披露的消息来看，这一应用的确节约了人力，提高了检测效率，同时准确率也不错。
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作者：陈杨
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