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陳杰微步在線AILab負(fù)責(zé)人微步在線技術(shù)運(yùn)營合伙人PARTONEPARTTWOPARTTHREEPARTFOUR Gartner報告(Gartner報告(?AI被使用在4個檢測方向2.AI檢測模型3.異常檢測4.釣魚檢測Malware）： ?2017年微軟開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)識別失?2018年開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)識別失竊用?在公司內(nèi)部紅藍(lán)對抗中效果顯著?惡意樣本檢測?攻擊鏈路檢測?情報生產(chǎn)微步在線使用機(jī)器學(xué)習(xí)+威脅圖進(jìn)行病毒家族識?Webshell?行為分析?其他成功方向機(jī)器機(jī)器?對機(jī)器學(xué)習(xí)期望過高，期望機(jī)器學(xué)習(xí)一勞永逸解決問題行為規(guī)則行為規(guī)則?機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該是安全建設(shè)的頂層工具，對底層基礎(chǔ)有較大?數(shù)據(jù)依賴?規(guī)則依賴?場景分析依賴情報+哈希AI的問題2–黑白樣本數(shù)據(jù)收集困難數(shù)百萬樣本數(shù)百萬樣本 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)+人才儲備完成基礎(chǔ)安全檢測能力，甄別大數(shù)據(jù)+復(fù)雜問題大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)+人才儲備完成基礎(chǔ)安全檢測能力，甄別大數(shù)據(jù)+復(fù)雜問題收集海量惡意樣本和惡意攻擊事件數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)MSSecurityMSSecurityCopilotGoogleSec-PaMLGoogleSec-PaML不執(zhí)行程序?文件結(jié)構(gòu)分析?初級靜態(tài)分析?不執(zhí)行程序?文件結(jié)構(gòu)分析?初級靜態(tài)分析?字節(jié)碼分析?字符串分析?反匯編分析?源碼分析在虛擬機(jī)監(jiān)控運(yùn)行?文件行為?進(jìn)程行為?注冊表行為?API調(diào)用分析 數(shù)據(jù)側(cè)加殼專項模型側(cè)多場景定制方案高質(zhì)量數(shù)據(jù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)優(yōu)化特征優(yōu)化特征測試集校驗測試集校驗 *以高檢出（Recall）、低誤報（FPR）優(yōu)先原則，結(jié)構(gòu)特征模型LightGBM具有優(yōu)秀性能 9898UEBA縱向關(guān)聯(lián)：即在一個主機(jī)內(nèi)按照執(zhí)行先后順序關(guān)聯(lián)惡意

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