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微軟和英特爾采用了一種新穎的方法對惡意軟件進行分類：可視化 。他們共同致力于持久力(StaticMalware-ImageNetworkAnalysis)項目，該項目將惡意代碼轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以便深度學習系統(tǒng)對其進行研究 。此方法將輸入文件的二進制形式轉(zhuǎn)換為簡單的像素流，并將其轉(zhuǎn)換為大小隨文件大小而變化的圖片 。然后，經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將確定是什么感染了文件 。
ZDNet指出，AI是由微軟從WindowsDefenders安裝中收集的大量數(shù)據(jù)訓練出來的 。這項技術(shù)不需要以全尺寸和逐像素的方式重新創(chuàng)建病毒，當大型惡意軟件可以輕松轉(zhuǎn)換成巨大的圖片時 ， 這是有意義的 。
到目前為止 ， 后勁被證明是最有效的，準確率超過99%，假陽性率略低于2.6% 。然而，它也有其局限性 。它適用于小文件 ， 但也適用于大文件 。
【微軟和英特爾將惡意軟件轉(zhuǎn)換為圖像 以幫助發(fā)現(xiàn)更多威脅】然而 ， 如果做了足夠的改進，它可能會非常有用 。大多數(shù)惡意軟件檢測依賴于提取二進制簽名或指紋，但簽名數(shù)量巨大，因此不切實際 。這可以幫助反惡意軟件工具跟上并減少安全威脅越過防御的機會 。

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