TRP-AI反病毒引擎创新:腾讯安全最新成果入围顶级学术会议



8月10日在美国凯斯西储大学举行的国际人工智能联合会议(IJCAI)上,腾讯安防反欺诈实验室的TRP-AI反病毒引擎和叶燕芳教授成功入选了该项目的论文。论文的研究成果已基本应用。

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来自IJCAI官方网站的图片

研究结果入选国际AI高层会议,病毒发现率提高20%

国际人工智能联合会议是中国计算机学会(CCF)认可为A级人工智能学科的顶级会议。在2019年中国计算机学会推荐的国际学术会议和期刊目录中,IJCAI参加了A级会议根据人工智能目录。前三名是人工智能领域的世界顶级学术会议。本届会议共提交了4,752篇论文,最终收录了850篇论文。录取率为17.9%。提交的论文数量创历史新高,接受率在近10年来最低。这方面表明人工智能越来越受到学术界的关注。另一方面,它也证明决赛选手的金含量正在增加。

安全领域的高级学者叶燕芳教授与腾讯安防反欺诈实验室合作完成了这项研究。她带领团队在数据挖掘峰会上获得2017年度KDD最佳论文奖。与普通学者不同,叶教授最初在该行业工作了6年,然后回到学术界进行学术研究。他是安全领域当之无愧的“大牛”。结合之前在反欺诈实验室的研究,本文提出了一个创新的发展:使用异构网络(HIN)建立特征和APP之间的关系,同时解决动态异构网络节点的代表性学习(样本外节点)表示学习)支持恶意软件的实时检测。该研究首次解决了安全领域中异构网络模型的动态实时检测问题。同时,研究结果表明,与传统方法相比,模型的训练和预测效果提高了20%。

传统的恶意软件检测主要基于浅层学习。它只能检测代码的特征。应用HIN检测框架的优点是两个文件的相似性可以通过许多不同的关系来描述。 HIN训练后的TRP-AI引擎不仅可以描述传统的“特征”,还可以有效地描述不同特征之间的关系,从而提供一种新的检测方式,提高检测效果;同时,结果嵌入TRP-AI引擎后,首次解决了HIN在安全领域的动态实时检测问题。

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叶教授在会场分享了研究成果

目前,该学术研究成果已开始在实践中得到应用,取得了良好的效果。嵌入最新研究成果的TRP-AI反病毒引擎基于行为的检测方案比传统的权限和代码检测方案更有效,更准确。在魅族的手机防病毒领域,与传统引擎相比,腾讯是安全的。新AI引擎的病毒发现率提高了20%。

整合生产,教育和研究,构建新的安防产业生态系统

一直以来,腾讯安防一直坚持生产,教育和研究一体化的路线,开辟了学术和产业的障碍,及时获取最新的研究成果和技术。对于公司而言,安全工作是健康发展的生命线。基于此,腾讯安全植根于行业,也在学术界,致力于学术创新,以对抗行业的发展。

以反病毒引擎为例。截至目前,它已经发现了各种手机病毒或恶意工具包,包括magiclamp,寄生推,而且检测率高达99%。 2018年2月,反病毒引擎准确捕获了一款名为“银行节日柜员机”的手机病毒,该病毒在一天内传播给近20万用户。该反欺诈实验室和叶燕芳教授的研究成果不仅是学术界的重大创新,而且实现了结果的转化,提高了引擎的病毒检测能力,促进了现有合作伙伴的快速升级。

目前,App隐私检测正受到越来越多的关注。 8月8日,《移动互联网App手机个人信息基本规范》草案正式启动,标志着App隐私测试成为基本要求。除了技术层面的不断努力外,腾讯安防还在积极拓展多党合作,努力创建新的生态安全机制。腾讯的TRP-AI反病毒引擎已经与包括联发科技,谷歌TensorFlow和魅族在内的众多全球智能供应商合作,不断建立覆盖系统,芯片和终端的移动安全生态系统链,并将安全性作为基础技术。输入行业的整个链接。

网络技术的发展日新月异。与黑色生产和邪恶手段相反的是不断翻新,各种新型病毒相继出现。腾讯安防将始终坚持产学研结合,利用最先进的技术,最优秀的人才,最全面的数据,开展多领域的深度合作,帮助生态合作伙伴取得进步一起提供更有效的安全性。