微软和英特尔宣布了一个名为STAMINA（静态图像恶意软件网络分析）的项目，该项目将共同开发一种检测恶意软件的新方法。
该项目已经建立了一种用于发现恶意软件的纹理和特征性结构模式作为灰度图像的技术。这次，基于这种技术，我们正在研究一种通过对包含恶意代码的文件进行映像检查来检查是否感染了恶意代码的方法。
根据这项研究，首先，将可能已被恶意代码感染的文件的二进制数据转换为像素数据，然后将像素数据转换为2D图像数据，以便对其进行分析。通过神经网络对图像进行分析，该神经网络学习恶意代码的模式以确定其是否感染了恶意代码。
微软为此项目提供了220万个受恶意代码感染的示例文件，通过使用部分文件进行的验证实验，以99.07％的精度对恶意代码进行了识别和分类，错误检测率为2.58％。
恶意软件不断发展。现有的搜索工具变得越来越难遵循。因此，需要一种新的检测方法。如果可以通过成像简单地检测到它，则它可以提供比以往更有效的安全环境。相关信息可以在这里找到。
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