Intel, a solução “perfeita para fotos” da Microsoft para ameaças em seus dispositivos – Últimas Notícias
Pesquisadores de Intel e Microsoft estão trabalhando juntos para estudar novas aplicações de aprendizagem profunda para classificar malware, disse a Microsoft em uma postagem no blog. “A base deste estudo é a observação de que, se malware Como os binários são plotados como imagens em escala de cinza, os padrões texturais e estruturais podem ser usados para classificar efetivamente os binários como benignos ou maliciosos, bem como agrupar binários maliciosos nas respectivas famílias de ameaças ”, afirmou a empresa.
Como parte desse projeto de pesquisa, as empresas adotaram uma abordagem em três etapas – conversão de imagem, transferência de aprendizado e avaliação.
Primeiramente, os pesquisadores prepararam os binários convertendo-os em imagens bidimensionais por meio de um processo que envolve conversão, remodelação e redimensionamento de pixels. O segundo passo foi usar o aprendizado por transferência, uma técnica para superar o paradigma da aprendizagem isolada e utilizar o conhecimento adquirido em uma tarefa para resolver os relacionados. Por fim, o desempenho do sistema foi medido e relatado no conjunto de testes de validação.
Em suas descobertas, as empresas descobriram que a aplicação do STAMINA alcançou uma precisão de 99,07% a uma taxa global de falsos positivos de 2,58%.
“Os resultados certamente encorajam o uso de um profundo aprendizado de transferência para fins de classificação de malware”, disseram Jugal Parikh e Marc Marino, pesquisadores da Inteligência de proteção contra ameaças da Microsoft Equipe. “O uso de métodos de aprendizado profundo para detectar ameaças gera muita inovação na Microsoft. A colaboração com os pesquisadores do Intel Labs é apenas uma das maneiras pelas quais os pesquisadores da Microsoft e os cientistas de dados continuam a explorar novas maneiras de melhorar a segurança geral ”, acrescentaram.
Seu projeto de pesquisa, chamado STAMINA (Análise de Rede de Malware como Imagem da STAtic, que foi encontrado para obter alta precisão na detecção de malware com baixos falsos positivos).
A Microsoft explica que, por meio dessa análise, são produzidos metadados, que são analisados por classificadores de aprendizado de máquina no cliente e na nuvem para determinar se um arquivo é malicioso. Diz-se que o uso da abordagem de análise estática captura a maioria das ameaças antes que elas possam ser executadas.
Como parte desse projeto de pesquisa, as empresas adotaram uma abordagem em três etapas – conversão de imagem, transferência de aprendizado e avaliação.
Primeiramente, os pesquisadores prepararam os binários convertendo-os em imagens bidimensionais por meio de um processo que envolve conversão, remodelação e redimensionamento de pixels. O segundo passo foi usar o aprendizado por transferência, uma técnica para superar o paradigma da aprendizagem isolada e utilizar o conhecimento adquirido em uma tarefa para resolver os relacionados. Por fim, o desempenho do sistema foi medido e relatado no conjunto de testes de validação.
Em suas descobertas, as empresas descobriram que a aplicação do STAMINA alcançou uma precisão de 99,07% a uma taxa global de falsos positivos de 2,58%.
“Os resultados certamente encorajam o uso de um profundo aprendizado de transferência para fins de classificação de malware”, disseram Jugal Parikh e Marc Marino, pesquisadores da Inteligência de proteção contra ameaças da Microsoft Equipe. “O uso de métodos de aprendizado profundo para detectar ameaças gera muita inovação na Microsoft. A colaboração com os pesquisadores do Intel Labs é apenas uma das maneiras pelas quais os pesquisadores da Microsoft e os cientistas de dados continuam a explorar novas maneiras de melhorar a segurança geral ”, acrescentaram.
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