萌新求问：机器学习是什么？

PanzerVIIIMaus

启发式应当视作一系列的技术，简而言之可以理解为一种将人工专家的（以往）经验加诸于自动化杀毒引擎的技术，理论上可以检测到以往研究过的类型的病毒，虽然各家技术不同，但其设计上都会考虑到大家的电脑算力水平，在效能、能效与精度之间取平衡。


机器学习会不断学习与病毒相关的某些特征，即便病毒使用了不同的方法编写，甚至杀毒引擎无法拆解或者启发模拟，也能通过在表征趋势（比如一些机学可以构熵作为其中一种判断依据，当然传统启发也可以分析构熵，但，机器学习根据学习随时变化经验的速度太快了，而启发引擎更新一次基本上以周或季度为周期）进行判断。
但是，根据厂商补强的需要，或者算法局限性，厂商不同机学在静态扫描的介入程度不同，比如Dr.Web的机学似乎只用于JavaScript对象，某些厂商则只能处理PE对象。

以上只是静态扫描方面的，而且还有很多只作为用户的我不了解的东西。

ytysh

卡吧~~~死机！ 发表于 2025-5-4 20:10
启发式跟机器学习都是AI技术吧？不用两个一起开吧？

首先，启发式跟机器学习都是AI的基础技术，但是不等于AI。另外，你是从哪里得出不用一起开的结论呢？做个不恰当的比喻，你开/坐车的时候，会因为安全带和安全气囊都是被动安全技术所以系了安全带就关掉气囊吗？
在防病毒领域，启发式方法和机器学习都被广泛应用于恶意软件的检测与防御，但它们的原理和适用场景有所不同。

启发式方法：基于规则的快速检测
启发式方法依赖于专家制定的规则和经验，通过分析程序的行为特征来判断其是否为恶意软件。例如，如果一个程序尝试在系统目录中自我复制或修改注册表启动项，启发式引擎可能会将其标记为可疑。这种方法的优点是检测速度快，能及时发现已知的恶意行为模式。

然而，启发式方法可能会产生较高的误报率，并且对新型或经过混淆处理的恶意软件的检测能力有限。

机器学习：数据驱动的智能识别
机器学习方法通过训练模型来识别恶意软件，可以自动从大量样本中学习恶意软件的特征。例如，利用支持向量机（SVM）、随机森林或深度神经网络等算法，模型可以分析程序的行为、代码结构等多维特征，从而提高对未知恶意软件的检测能力。

机器学习方法的优势在于其强大的泛化能力和适应性，能够持续学习新的恶意软件样本，提高检测的准确性。然而，这种方法对计算资源的要求较高，并且模型的训练和更新需要大量的数据支持。

结合使用：优势互补的防御策略
在实际应用中，启发式方法和机器学习常常结合使用，以发挥各自的优势。例如，启发式方法可以用于快速初步筛查，而机器学习模型则用于深入分析可疑样本。这种多层次的防御策略可以提高恶意软件检测的准确性和效率。

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https://bbs.kafan.cn/thread-2076005-1-1.html，搜索“机器学习”

墓雪千山

启发式就是老师总结的考试技巧，对新题有效但并非全部准确。
机器学习是用所有的考题反复刷题训练，总结出“解题方法”。

a8855942

都开把，我个人更喜欢启发式

klub

以前你可能听说一款叫阿法狗的机器人下棋战胜棋手，其实就是机器学习