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[讨论] 对现有ai引擎的分析

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路的吸引
发表于 2020-9-23 22:12:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
对现有人工智能引擎的分析                                                                                                                                        今天我发一个我自己发现的人工智能引擎之间的区别

我先说一下我最先发现使用人工智能引擎的杀毒软件360杀毒软件,这个软件从开始用人工智能qvm到现在的qvm+一直都是向量机,别的我也不知道,所以就说到这

再说腾讯,腾讯这几年出了几个人工智能引擎,现在我说最新出来的引擎,就是TRP-AI,从文章上我了解这个软件用了很多高大上的技术,还有非常符合设计要求的设计,比如不分析病毒静态,而分析病毒运动的时候,还有还有做了点免杀,但是问题是,之前瑞星做出了软件说起来也是高大上,什么虚拟机什么静态分析,但是做出来的东西却是差强人意,所以可能腾讯杀毒还不成熟,在准确性上面需要改进

再说瑞星,瑞星之钱用的是和360一样,都是向量机,而现在随机森林的做法是最保守,最成熟的做法,我们知道普通启发式引擎都是对家族进行启发,而瑞星将ai应用在了家族启发上,对家族进行学习,从设计方法上来说ai的家族启发可能要比启发式家族启发分析出来的要多,所以说瑞星的做法是最保守,最成熟的做法。

以上只是本人分析,分享我的看法,我不保证其正确性

swizzer
发表于 2020-9-23 22:53:47 | 显示全部楼层
本帖最后由 swizzer 于 2020-9-23 22:55 编辑

顶多就是训练用数据集的差别和所用算法的差别而已。


至于你说的

瑞星将ai应用在了家族启发上,对家族进行学习

我觉得稍有点头脑的厂商都懂得这么做吧···卡巴首当其冲,各NGAV厂商虽然不明确细分家族,但是基本也是按威胁类型训练不同的模型

当然,个人浅见,不见得完全准确

欧阳宣
发表于 2020-9-23 22:56:32 | 显示全部楼层
  1. 有一说一,这件事大家懂的都懂,不懂的,说了你也不明白,不如不说。你们也别来问我怎么了,利益牵扯太大,说了对你们也没什么好处,当不知道就行了,其余的我只能说这里面水很深,牵扯到很多大人物,详细资料你们自己找是很难的,网上大部分都被删干净了,所以我只能说懂的都懂,不懂的也没办法
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向量机和随机森林单用不知道误报率高到哪里去了 内部肯定有白名单和其他算法辅助

如果不保证正确性 是我我不会发这个贴的
路的吸引
 楼主| 发表于 2020-9-23 23:09:25 | 显示全部楼层
欧阳宣 发表于 2020-9-23 22:56
向量机和随机森林单用不知道误报率高到哪里去了 内部肯定有白名单和其他算法辅助

如果不保证正确性  ...

我觉得对于复杂问题的正确有时候是由一次次错误中得来的,得到了想法就忍不住发了
路的吸引
 楼主| 发表于 2020-9-23 23:17:19 | 显示全部楼层
swizzer 发表于 2020-9-23 22:53
顶多就是训练用数据集的差别和所用算法的差别而已。

我记得关于瑞星的ai引擎上的说明说,其他杀软都对单一的文件进行启发,而瑞星单说他们是对家族进行启发,所以我得到了这个结论,或许是由于时间有点长我忘记了,或许是我在看那个文章时根本就没看懂,我记得瑞星单门提,还说自己与其他人工智能方法不一样,既然他这样说了,那么肯定这样做的杀毒软件厂商比较少
路的吸引
 楼主| 发表于 2020-9-23 23:33:59 | 显示全部楼层
路的吸引 发表于 2020-9-23 23:17
我记得关于瑞星的ai引擎上的说明说,其他杀软都对单一的文件进行启发,而瑞星单说他们是对家族进行启发, ...

现在找到了原文章的片段:
目前所有采用人工智能技术的厂商,他们都只给出“是不是”,或置信度,而不是恶软的家族名。而我们尝试给出更好地答案,即特征向量哈希映射到恶软家族名,向量值稍变,则无效。将特征向量用于另一个过程是最邻近搜索(NNS),并把问题转化为在海量已命名向量中极快地找出最相似的向量。最终将AI技术应用于云端,创造出更具智能化的云引擎。

文章链接:http://it.rising.com.cn/dongtai/19556.html

是不是正确还要请广大网友评定
路的吸引
 楼主| 发表于 2020-9-24 00:50:08 | 显示全部楼层
swizzer 发表于 2020-9-23 22:53
顶多就是训练用数据集的差别和所用算法的差别而已。

现在找到了原文章的片段:
目前所有采用人工智能技术的厂商,他们都只给出“是不是”,或置信度,而不是恶软的家族名。而我们尝试给出更好地答案,即特征向量哈希映射到恶软家族名,向量值稍变,则无效。将特征向量用于另一个过程是最邻近搜索(NNS),并把问题转化为在海量已命名向量中极快地找出最相似的向量。最终将AI技术应用于云端,创造出更具智能化的云引擎。

文章链接:http://it.rising.com.cn/dongtai/19556.html
dg1vg4
发表于 2020-9-24 12:17:49 | 显示全部楼层
瑞星:我不是!我没有!别瞎讲!
ericdj
发表于 2020-9-24 12:36:03 | 显示全部楼层
swizzer 发表于 2020-9-23 22:53
顶多就是训练用数据集的差别和所用算法的差别而已。


首当其冲
释义:本指处在首要位置。比喻最先受到攻击,遭遇灾害或受到伤害。
swizzer
发表于 2020-9-24 22:28:01 | 显示全部楼层

我这里用的是本意啊
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