中新网2月8日电 作为对抗网络病毒的核心技术，反病毒引擎的迭代升级一直备受行业关注，如何显著提升反病毒引擎的拦截效率也成为所有安全厂商不停探索的问题。2月8日，基于腾讯安全联合实验室旗下反诈骗实验室的研究，腾讯安全正式对外发布《腾讯TRP-AI反病毒引擎白皮书》(下简称《白皮书》)，指出Android病毒在当下的传播态势正在加剧传统对抗方式的挑战，而由于传统对抗方式的运行机制，导致其在当下病毒对抗中陷入困局。《白皮书》还指出，AI技术成为破局关键，其具备的实时响应、抗免杀等技术特点，将成为下一代反病毒引擎的对抗核心能力。
当下的安卓病毒“效能”不断增大成为行业共识，传统的反病毒引擎首先面临无法提供实时保护这一痛点。根据《白皮书》显示，2017年，安卓平台新增病毒、风险包样本数达1494万，感染用户数1.88亿。受感染的终端用户中有近10%的用户遭受0Day甚至NDay病毒威胁，导致隐私泄漏、财产受损。
而为了攫取高更的收益，制作并传播威胁企业甚至国家政府部门安全的“间谍软件”也成为了不法分子的重要手段。在2017年间，国外安全厂商卡巴斯基和趋势科技均披露过大型间谍软件事件，其中涉及的商业间谍软件可实现对目标全天候全信息的监控。
响应窗口期成“阿喀琉斯之踵” 传统反病毒引擎深陷困局
然而，当前大部分反病毒引擎通过引入云查模式来优化流程，降低响应时长，但依然是传统反病毒引擎的应对模式，仅能做到尽量降低响应时长，而未能跳出传统反病毒引擎固有模式。
《白皮书》还指出，随着当前病毒攻防技术的提高，自动化免杀工具、payload动态下发、加载技术的使用，使得“0Day”病毒越来越多，样本捕获难度高、逆向/动态分析对抗严重，造成当前传统反病毒引擎捕获难、分析成本较高。传统反病毒引擎应对方案逐渐捉襟见肘，越来越多响应不及时、难以及时止损、0Day病毒发现难等问题摆在反病毒引擎运营人员面前。安全厂商亟需利用新的技术或解决方案突破当前反病毒困局。
对于传统杀软引擎面临的一系列问题，《白皮书》也提出了极具建设性的解决方案——将AI技术应用在终端安全场景，利用AI技术实现更加智能化的病毒对抗；通过机器深度学习，下一代引擎将保持持续的自学习自适应能力，自动化、智能化跟进病毒的行为演进，并快病毒一步的进行病毒行为预测和识别、阻断。
腾讯安全团队为应对未来严峻的安全挑战，配合腾讯高度成熟的AI技术，基于AI芯片的独立计算能力，自主研发了AI反病毒引擎——腾讯TRP-AI反病毒引擎，通过成熟的AI技术对应用行为的深度学习，配合系统层的行为监控能力，基于AI芯片的独立、高效的计算能力，配合传统安全引擎，有效解决未知应用所带来的安全风险，实时识别并阻断恶意行为，做到低功耗、高智能的实时终端安全防护。
经过实践检验，腾讯TRP-AI反病毒引擎可实现、病毒检测的覆盖率90%、病毒检测准确率98%、病毒发现能力提升8%、病毒发现速度提升12%、病毒发现快于病毒传播的占比提升到92%、检测耗时30ms，远低于传统引擎的100~200ms、平均性能消耗保障对设备使用体验零影响。
2018年我国将正式启动网络强国建设三年行动，作为中国最大的互联网综合服务提供商之一，腾讯也将积极响应国家号召，将AI技术更多的应用在终端安全建设，网络黑产打击等方面，以更为积极、开放式的心态，同企业、银行、政府部门合作，共同建设健康、安全的互联网生态，为建设网络强国贡献力量。
