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挖矿木马召回率96%、误报率低于1%,腾讯产业安全公开课详解挖矿木马AI识别算法

日期:2022年05月14日

       自2008年中本聪提出数字钱银概念并开发出首个比特币算法的客户端程序以来, 使用核算机资源“挖矿”的行为逐步盛行。
       2020年, 比特币价格一度超越5美元/BTC, 涨幅超越10倍, 而同期CPU挖矿最为高效的门罗币架构则同步增加6倍。
       面临如此大的利益引诱, 黑客团伙使用虚拟钱银无法溯源的特色崭露头角进犯变现的时机, 纷繁加入了对全网主机核算资源的抢夺中。为了得到更多的算力资源, 黑客一般都会对全网进行无差别扫描, 一起使用多种干扰和缝隙使用等手法进犯主机。
       部分挖矿木马还具有蠕虫化的特色, 在主机被成功侵略之后,

挖矿木马还会向内网浸透, 并在被侵略的服务器上耐久化驻留以获取最大收益。据最新数据核算,

公有云进犯事情中挖矿木马占比高达54.9%。而传统的检测辨认办法, 如根据文件hash的云查杀漏报率高, 简单对立;矿池衔接的网络行为监测缺少实时性, 漏报率较高;云核算资源监测CPU/GPU等核算资源反常占用需求用户自己承认告警是否正常, 都存在各自的缺点。近年来, 挖矿木马呈显着增加的趋势, 而传统的检测辨认办法又存在局限性。
       那么, 有没有什么办法, 能够有用辨认挖矿木马?9月24日, 腾讯安全科恩实验室高档安全研究员唐祺壹, 以“BinaryAI:用AI办法辨认挖矿木马”为主题, 从挖矿木马的发展趋势与要挟、BinaryAI的原理与机制以及BinaryAI怎么辨认挖矿木马等方面咱们解说根据AI络绎不绝的挖矿木马辨认解决方案。感兴趣的职业同仁们能够重视腾讯安全视频号进行预定, 一起讨论怎么进行挖矿木马的检测与辨认。
       

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