2022年年末，ChatGPT以其突破性的功能和應(yīng)用，徹底重塑了人工智能的格局，為智能化時(shí)代的到來(lái)注入了新的活力。然而，瑞星公司以卓越的前瞻性和創(chuàng)新精神，早已將人工智能技術(shù)融入到惡意代碼檢測(cè)引擎和后端運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的核心中。
今天，瑞星安全研究院院長(zhǎng)葉超將為我們深入解讀瑞星是如何緊跟AI技術(shù)的發(fā)展，將前沿科技轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力和效率的。
瑞星小獅子：
瑞星從什么時(shí)候開(kāi)始應(yīng)用AI技術(shù)?
葉超：
大概從2008年左右開(kāi)始探索使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)惡意軟件進(jìn)行家族分類，提高內(nèi)部運(yùn)營(yíng)工作效率。后續(xù)逐步將應(yīng)用方向調(diào)整為惡意代碼的黑白鑒定，研發(fā)終端可用的人工智能引擎。
瑞星小獅子：
瑞星應(yīng)用了哪些AI技術(shù)?
葉超：
到目前為止，瑞星主要使用了專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、向量檢索、大語(yǔ)言模型等人工智能技術(shù)。
瑞星小獅子：
瑞星為什么要應(yīng)用AI技術(shù)?
葉超：
一是解決惡意軟件數(shù)量和人工運(yùn)營(yíng)效率的矛盾。由于全球惡意軟件數(shù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)人工運(yùn)營(yíng)的方式無(wú)法滿足快速響應(yīng)、24小時(shí)不間斷響應(yīng)的需求，因此通過(guò)人工智能技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)無(wú)人化、持續(xù)性的運(yùn)營(yíng)。
二是解決惡意軟件對(duì)抗技術(shù)和傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的矛盾。大量的惡意軟件采用對(duì)抗技術(shù)來(lái)躲避檢測(cè)，并且這種手段是自動(dòng)化的，無(wú)時(shí)無(wú)刻不在產(chǎn)生“新病毒”，傳統(tǒng)特征碼檢測(cè)技術(shù)根本無(wú)法應(yīng)對(duì)這樣的局面。所以瑞星作為安全廠商必須采取更高階的技術(shù)手段來(lái)對(duì)抗這樣的病毒發(fā)展趨勢(shì)。
瑞星小獅子：
瑞星通過(guò)應(yīng)用AI技術(shù)做出了哪些成果?
葉超：
瑞星在行業(yè)方向上使用人工智能技術(shù)主要包含以下幾個(gè)方面：
一、使用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別惡意軟件
我們通過(guò)精細(xì)化的特征工程以及海量歷史樣本的學(xué)習(xí)，讓模型具備識(shí)別大部分惡意軟件的能力。這方面瑞星的探索歷程大致是：
2013年前后，開(kāi)始積極使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)檢測(cè)惡意軟件。完成了惡意 WinPE、惡意Flash、惡意PDF的特征工程、模型訓(xùn)練和發(fā)布。但針對(duì)惡意WinPE的模型由于誤報(bào)率沒(méi)有控制到理想范圍內(nèi)，在進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)性發(fā)布后，便進(jìn)入了重制階段。
經(jīng)過(guò)特征工程重構(gòu)、持續(xù)性訓(xùn)練和觀察后，瑞星于2017年前后，重新發(fā)布了針對(duì)惡意WinPE的模型，這次重構(gòu)將誤報(bào)率控制到了理想范圍內(nèi)，并對(duì)檢測(cè)對(duì)抗手法進(jìn)行了針對(duì)性處理。
后續(xù)的幾年，我們陸續(xù)發(fā)布了針對(duì)Office宏病毒、Excel公式病毒、惡意DotNet程序的機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)模型。
二、基于向量相似度的惡意軟件快速檢索和聚類
在特征工程對(duì)目標(biāo)惡意軟件進(jìn)行向量化的基礎(chǔ)上，我們使用向量數(shù)據(jù)庫(kù)管理惡意軟件簇。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了基于KNN算法的惡意軟件家族聚類，以及基于相似度比較的惡意軟件精確檢測(cè)。
依托于此技術(shù)，瑞星的云端人工智能引擎不僅可以快速判斷“黑白”，還能給出惡意軟件家族和近似樣本列表。
三、基于大語(yǔ)言模型的惡意代碼分析
大語(yǔ)言模型在惡意代碼分析方面表現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力，在對(duì)文本類代碼的解讀能力方面超越了大多數(shù)人類。所以，從2023年開(kāi)始，瑞星使用大模型(GPT3.5級(jí)別)對(duì)腳本類的惡意軟件進(jìn)行自動(dòng)化鑒定，實(shí)現(xiàn)了腳本類惡意代碼運(yùn)行方向上的降本增效。
四、其他方面
針對(duì)"圖標(biāo)偽裝"類的惡意軟件，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)的技術(shù)。
使用馬爾可夫模型檢測(cè)隨機(jī)字符串，解決代碼混淆、動(dòng)態(tài)域名等問(wèn)題。
使用MinHash/LSH解決海量相似內(nèi)容的快速檢索。
瑞星小獅子：
未來(lái)瑞星要做哪些AI方面的工作?
葉超：
一是繼續(xù)使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，迭代升級(jí)惡意軟件檢測(cè)能力，尤其是在特征工程上做更多的探索。
二是積極使用大模型識(shí)別惡意代碼。充分利用大模型提供的代碼解讀、代碼嵌入能力，重新構(gòu)建我們的自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)后端。
三是研究創(chuàng)建瑞星虛擬分析員。將大模型和我們業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度結(jié)合，將大部分日常工作轉(zhuǎn)交給虛擬分析員完成，例如：樣本黑白標(biāo)注、檢測(cè)特征提取、威脅情報(bào)運(yùn)營(yíng)等。
通過(guò)葉院長(zhǎng)的解讀，能夠深入了解瑞星在AI領(lǐng)域的發(fā)展歷程及未來(lái)規(guī)劃。從機(jī)器學(xué)習(xí)到大語(yǔ)言模型，再到虛擬分析員的構(gòu)想，瑞星憑借堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)和不斷進(jìn)取的態(tài)度，緊跟著AI技術(shù)的發(fā)展，致力于通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新，為用戶提供更加安全、智能的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
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