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新AI模型使勒索软件检测准确率达到99.96%

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最近更新： Sep 5, 2025

科学家们已经开发出一个AI系统，其准确率高达99.96%，可以将恶意行为转化为图像，以增强网络安全防御。

时间紧吗？这里是快速事实：

这款新的AI工具，在科学报告中详细介绍，使用了一种“行为到图像”的技术，将软件动作转化为AI能够分析的图像。

研究人员解释了勒索软件攻击如何变得越来越频繁和代价昂贵，平均赎金支付金额已经飙升到273万美元。

这个新系统首先在一个隔离的沙箱环境中运行软件，以安全地监控其行为。系统检测到文件加密的特定行为，这是典型的勒索软件操作。然后，这些行为被转化为二维的灰度或彩色图像。

这种基于图像的格式允许研究人员使用一种被称为“迁移学习”的技术，并利用预先训练好的AI模型。研究人员解释说，这一步非常关键，因为它克服了网络安全中的一个主要难题，即缺乏大量、最新的勒索软件样本用于训练。

“数据的有限性增加了过拟合的风险，降低了识别多样性行为的能力，并且在检测新的威胁时，会削弱其可靠性，” 作者解释道。

迁移学习让AI能够将从分析数百万通用图像中获得的知识应用到识别勒索软件的特定任务中，而无需拥有大量的恶意软件样本数据集。

研究团队发现，一个名为‘ResNet50’的模型在分析这些行为图像方面表现出色。

值得注意的是，该模型达到了99.96%的准确率，尽管处理的数据集较小，但在勒索软件检测方面非常有效。

为了确保AI的决策是可信赖的，而不是基于随机噪声，团队使用了先进的可视化工具。他们生成了显著性地图，这证实了“模型关注的是结构化的行为编码区域，并证实了类特定模式的学习。”

这种近乎完美的准确性，能够处理小数据集的能力，以及透明的决策过程，突显了该模型在实际应用中的潜力。