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惡意軟件檢測 關鍵字列表
2025-12-01
macOS XProtect惡意軟件檢測清單：內置安全系統(tǒng)覆蓋25種威脅
蘋果持續(xù)為Mac內置的XProtect安全套件添加新的惡意軟件檢測規(guī)則。該套件自2009年推出以來已顯著演進，目前包含三個主要組件。XProtectRemediator擁有25個掃描模塊，能識別并清除23種已知惡意軟件類型，包括廣告軟件、木馬和間諜軟件等。雖然蘋果使用內部命名方案模糊化惡意軟件名稱，但安全研究人員通過逆向工程成功映射了這些簽名規(guī)則。
Elastio推出實時零日惡意軟件備份感染檢測技術
Elastio推出模型上下文協(xié)議服務器，將無代理勒索軟件檢測和備份驗證直接嵌入AWS工作流程、開發(fā)工具和AI助手中，聲稱具備零日檢測能力。該方案通過機器學習驅動的RansomwareIQ數據完整性引擎，對AWS和Azure環(huán)境中的備份進行行為檢測，能夠識別加密異常和威脅模式，隔離被感染的恢復點并確保干凈的數據恢復。
微軟Project Ire登場，AI智能體首次承擔逆向工程師角色
微軟發(fā)布了名為Project Ire的自主AI代理，聲稱可在無人協(xié)助下檢測惡意軟件。該原型使用大語言模型和二進制分析工具對軟件進行逆向工程，判斷代碼是否惡意。在約4000個"困難目標"文件的實際測試中，該AI代理標記為惡意的文件中89%確實是惡意的，但僅檢測出所有惡意軟件的26%。微軟計劃將其集成到Defender安全工具套件中，作為威脅檢測的二進制分析器。
微軟發(fā)布Project Ire智能體，可大規(guī)模自動識別惡意軟件
微軟推出名為Project Ire的人工智能代理，能夠大規(guī)模自動分析和分類惡意軟件。該AI模型可對可疑軟件文件進行逆向工程，使用反編譯器等取證工具分析代碼以判斷文件安全性。在公共數據集測試中，準確率達98%，召回率為83%。在涉及4000個"高難度目標"文件的實際測試中，準確率為89%，誤報率僅4%。Project Ire將集成到Defender平臺中，用于威脅檢測和軟件分類。
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