人工智能：让我们有机会走在攻击者前面那么一点点——瑞星安全研究院院长叶超谈人工智能。
随着人工智能在反病毒领域的运用，这种情形正在发生着令人憧憬的变化：通过简单变化产生的病毒变种传播成本激增，生存空间剧降，防御者第一次有机会能走在病毒前面那么一点点。
不休息不疲倦：把人从简单烦琐的工作中解放出来
什么叫反计算机病毒领域的人工智能？瑞星安全研究院院长叶超认为，就是会不断学习和自我进化的计算机病毒识别软件。
“一个反病毒工程师一天满负荷工作，也只能处理不超过200个、分析不超过20个病毒样本。”叶超说，最初的病毒多以技术炫耀为目标，每天也就数千个，手工编写查杀逻辑基本可以应付过来。
随着病毒批量化生产，目前每天新增的疑似病毒样本高达数十万甚至数百万个，远远超过了人力的极限。
“人工智能就像公司雇了一批不休息、不疲倦的新员工，只要教会他们判定病毒的方法，就能24小时不间断工作。”叶超说，仅仅按工作量计算，一套人工智能系统可承担的工作量相当于数十万个工程师。
面对数量庞大的恶意软件，一套基于机器学习的恶意软件检测人工智能系统，就能把工程师从那些简单烦琐的“猫鼠游戏”中解放出来，在降低成本的同时，大大提高工作效率。
会学习会进步：火眼金睛辨识病毒变种
数以十万计、不间断乔装改扮的网络病毒，混杂于海量软件之中。人工智能如何从这些海量程序中，准确而快速地逮住恶意病毒呢？
“秘密就在于人工智能会学习、会进步。”叶超说。
警察抓小偷，先要记住小偷的特征：左顾右盼寻找目标的眼神、不离手的作案道具如报纸、爱出没的地方如火车站等。工程师“训练”反病毒人工智能，也首先要教它学习病毒的基本特征，再让它根据这些特征，在数千万个案例中训练“抓”病毒，经过不断调整优化，最终学会根据这些特征快而准地判定病毒。
那么问题来了：如果病毒把“白马甲”换成“黄马甲”，人工智能还能不能认出来？
“人工智能的学习能力很强，它每隔一段时间就‘扫描’一遍新增病毒，并把‘新马甲’纳入特征库，完成一次知识更新。”叶超说，“不断学习，不断更新自己的知识储备和判断能力，这就是人工智能的‘智能’所在。”
基于大数据的人工智能：最可靠的“笨”办法
比如，就在人流如织的火车站，就有那么一个人左顾右盼，而且，手里还拿着一张报纸，怎么看怎么像个小偷。但多有经验的老警察，也无法肯定他就是一个小偷。
这就是人工智能在反病毒领域应用的最大障碍——“误报”：即使准确率达到99%，1%的误报率也无法接受。
为了提高准确率，工程师需要把人工智能要识别的病毒的特征描述得足够详尽，这在人工智能领域称为“特征维度”：维度越高，描述就越详细，判断也就越准确。以瑞星为例，目前病毒的特征维度已达到4778维，而我们对普通物体的识别一般只需几百维。
专家认为，和人工时代基于数学统计的抽样分析相比，基于大数据分析的人工智能，以无限接近病毒全貌的特征描述，加上有克制的推理能力，使这个既不投机也不取巧的“笨”办法，获得了很高的准确率。
以勤补拙：不漏网一毒，不枉杀一个
为了不枉杀一个好程序，人工智能选择了详尽描述的“笨”办法。以瑞星为例，目前人工智能病毒检测系统需要学习的典型程序已经超过1亿个，全部“学习”一遍需要120小时。
那么，在人工智能“学习”的这120个小时中，新产生的数百万病毒怎么办呢？工程师的办法是：缩短学习时间，提高学习频率。
瑞星工程师设计了一种“降维”方法，将4778维特征转换到100维特征，并让人工智能在100维特征上进行二次学习。“这样就把学习时间从120小时降到了40分钟。”叶超说，“而且这40分钟内新产生的病毒也被纳入学习对象，从而实现了对病毒高频次、无缝隙的巡视。”
专家认为，增加学习样本，提高学习频率，这种以勤补拙的办法，让人工智能既快又全地学习新病毒，不断更新知识系统，变得越来越聪明。（图片源于网络）
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