瑞星安全研究院院长叶超
我们所面对安全问题的规模越来越大，全球恶意软件规模呈不断上涨的趋势，目前年增量已接近2亿，新增恶意软件每月在1千万左右，而这仅仅是AVTEST的公开数据，实际数量更大。
每月新增恶意软件在1千万左右
面对如此困难的挑战，人们作出了不同的选择。有的人选择把问题缩小，只应对其中一小部分；有的人选择把问题简单化，用巨大的哈希库跟随；还有的人选择把问题抛给别人，买一个能解决这个问题的。
面对来势汹汹的恶意软件，我们到底该如何应对？
瑞星的秘密武器是三大核心引擎+工业化运营+人工智能赋能。所谓的三大核心引擎即睿擎、云脑、鱼雷。“睿擎”是一款由纯C++编写的恶意软件检测引擎。它具备良好的平台兼容性、丰富的文件格式支持能力和强大的恶意软件检测能力。“云脑”是一个在线的恶意软件检测服务，通过HTTPS方式进行访问获取服务。“云脑”不直接接受文件，而是接受经过其配套的本地组件提取的文件摘要，网络数据交互量极小。而“鱼雷”是一款小巧的面向网络流的恶意软件检测引擎,具备内存占用小、速度快的特点，是网络侧提供基础的恶意软件检测能力的绝佳方案。通过工业化及智能化后的效果表明，每日新增非PE类恶软检出对比结果显示检出数 / 检出最大值呈现快速增长趋势，而病毒库大小只需要20~30M，参与运营人力仅为一人。
引擎的工业化运营 :获得极致的运营效率
恶意代码研究是门技术活，恶意代码检测也更像是手艺活，“手工”依然是流行的恶意代码检测引擎的运营方式。“手工制作”有它的优势，它可以将人的智慧体现出来，会出现质量极好的“特征”。但“手工制作”的劣势也十分明显，低下且与对手发展趋势不匹配的效率，不可控的误报概率且太依赖于人的智慧、经验，否则如同“垃圾”。
2008年至今，大多数公司均在采用的技术，用一套强大的后台系统鉴定每日新产生的恶意软件，将恶意软件的哈希值或指纹，送到云端。云端运行着一个巨大的哈希库，客户端联网查询过的目标对象是否是恶意的结果。从捕获样本到能检测，通常在分钟级。云端可收录无限黑白文件，且不用担心分发问题。但检测手段有限，通常只能使用哈希类，对未来出现的恶意代码缺乏前瞻性。大多数公司的云引擎更专注于二进制恶意软件，无法很好地应对离线环境、低资源环境，核心能力是捕获能力和云端数据库规模。
通过一系列的自动化运营过程的研发，我们在两年内完成了引擎的无人运营。做到了“手工”无法企及的：
●高效率：吞吐量在每日百万级，且可简单扩展
●不间断：全球零时差，7*24小时
●高可靠：全程白名单压制，误报率可量化
以及传统云引擎无法比拟的：
●高质量：通常具备1比50的检出比
●小尺寸：产出为共性特征以及逻辑特征
引擎的AI赋能:获得领先对手一步的能力
2012年至今瑞星一直在持续地研究，严谨地使用。不断尝试跨过机器学习在恶软检测领域应用的最大障碍：不可控的误报问题。2017年，我们推出了针对 Windows 可执行文件AI引擎，使用随机森林模型，训练于亿级样本，我们称之为RDM+引擎。随机森林通常仅对训练集合表现优异，在训练集足够大的情况下，这恰恰是优点。在生产环境中使用特征向量的哈希值来标注误报，在预测前返回正确结果，等待下次预测模型更新。在各阶段训练过程中，优选黑、增加白都可以使整个模型倾向于“非黑”的预测结果。结合其他各类遥感数据途径，以最快的速度发现潜在的误报，并进行遮蔽和训练集更新。
目前所有采用人工智能技术的厂商，他们都只给出“是不是”，或置信度，而不是恶软的家族名。而我们尝试给出更好地答案，即特征向量哈希映射到恶软家族名，向量值稍变，则无效。将特征向量用于另一个过程是最邻近搜索（NNS），并把问题转化为在海量已命名向量中极快地找出最相似的向量。最终将AI技术应用于云端，创造出更具智能化的云引擎。
从2015年开始，恶意代码检测的算法，均优先考虑面向顺序IO，而不是传统的随机IO。
对此我们推出了针对Windows/Linux二进制程序文件：放弃AC等基于状态机的算法，采用多路哈希算法，损失部分性能从而获得极致的空间利用率；从敏感点指纹自动化运营中，自动抽取被标记为恶意的区域，形成二进制特征串。让其成为睿擎工业化运营的副产品；不定长二进制特征串被压缩为复合哈希值，仅需少量空间便可存放数千万特征。
针对脚本/网页等文本类恶意代码，与本地引擎中的检测机制完全一致：基于顺序IO，基于状态机的文档结构解析和代码主干提取；恶意代码特征同样来自于工业化运营，无需人工参与；代码主干同样被压缩为复合哈希，以小空间容纳大规模特征；匹配采用二分查找，速度极快。
现在的瑞星选择直面问题，转变思路，求索验证。快速完成了检出能力的激增，几乎实现了全线无人化运营，误报概率已远低于人工运营。
（本文根据瑞星安全研究院院长叶超在2019第四届中国网络信息安全峰会上的演讲内容整理，未经本人确认。）