一大波白皮书来袭，请求支援！！

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-25 15:04:41

本帖最后由诸葛亮于 2018-3-25 15:14 编辑

Threat Intelligence Feed - File Reputation (EN)Datasheet

https://oem.avira.com/resources/ ... eed_EN_20180229.pdf

SAVAPI Anti-malware scan engine (EN) Datasheet

https://oem.avira.com/resources/datasheet_SAVAPI_EN_20180305.pdf

ICAP (EN) Datasheet

https://oem.avira.com/resources/datasheet_ICAP_EN_20180305.pdf

Avira Protection Cloud (EN) Datasheet

https://oem.avira.com/resources/datasheet_APC_EN_20180305.pdf

Avira URL Cloud (EN) Datasheet

https://oem.avira.com/resources/datasheet_AUC_EN_20180305.pdf

Artificial intelligence Whitepaper

https://oem.avira.com/resources/whitepaper_AI_EN_20180306.pdf

Nightvision Whitepaper
https://oem.avira.com/resources/ ... ion_EN_20180306.pdf

详情见https://oem.avira.com/

这些英文看的我头大

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-26 02:16:24

有点意思，我去挖个坑好了

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-26 03:21:04

本帖最后由欧阳宣于 2018-3-26 03:36 编辑

我来试着翻一下最后一个
emmm等楼上好了

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-26 10:55:53

本帖最后由 85683213 于 2018-3-26 11:35 编辑

有没有人知道Avira云放在哪里
像是Bitdefender放在EC2

还有为甚么他不用ASIC或是GPU来算啊？

------------------------------------------------

This service, based in Germany and accessible globally

Because the platform does not rely on one approach, but can use a number of different techniques that can be optimized for the required environment, it can run in the Cloud, but also form part of our distributed network of sensors, forming a ‘swarm intelligence’.

------------------------------------------------

看完了
NightVision那篇没什么技术细节，写得像是机器学习课本一样
我觉得每一家公司应该都用一样的工具做一样的事，只是做得好不好的问题而已
以目前结果来看(高侦测率、低误报)，Avira 做得不错

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-26 16:01:55

85683213 发表于 2018-3-26 10:55
有没有人知道Avira云放在哪里
像是Bitdefender放在EC2

好像对于非PE文件红伞侦测率就没那么高了，今年还是挖矿脚本的一年

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-26 17:30:10

我占个坑，来protection cloud那篇吧

如果时间顺利，再搭上URL cloud那篇

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-26 17:43:31

桑德尔发表于 2018-3-26 16:01
好像对于非PE文件红伞侦测率就没那么高了，今年还是挖矿脚本的一年

因为隐私问题，他没办法自动上传啊
所以这可能是各家杀毒的漏洞

显示全部楼层 · 发表于 2018-3-28 11:20:07

不知道这个号@猪头无双的主人有没有在坛子里注册其它号了。

显示全部楼层 · 发表于 2018-4-8 01:24:27

个人觉得比较有价值的就是最后两篇的一些部分。

一个是恶意程序k-mean自动分类的方法，主要是算法效率上的改进：
Bottesch, T., Bühler, T., & Kächele, M. (2016, June). Speeding up k-means by approximating Euclidean distances via block vectors. In International Conference on Machine Learning (pp. 2578-2586).

比较白话的版本在：http://avira.github.io/dsblog/2016-09-01-speeding-up-k-means.html

另一个是特征提取的优化：
Bottesch, T., & Palm, G. (2015, December). Improving Classification Performance by Merging Distinct Feature Sets of Similar Quality Generated by Multiple Initializations of mRMR. In Computational Intelligence, 2015 IEEE Symposium Series on (pp. 328-334). IEEE.

剩下的就是介绍一个尚未发表论文的异常侦测系统，用于从海量数据中过滤出新兴恶意程序。然后是用随机森林计算恶意程序判定边界

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