所以我们的流程如图所示。将正负样本按 1：1 的比例转换为图像。将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入。在 GPU 集群中进行训练。我们同时训练了标准模型和压缩模型，对应不同的客户需求（有无 GPU 环境）。

流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换。因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下，也就是 9K 左右的规模。而病毒样本的大小平均接近 1M，是远远大于这个尺寸。图像领域的常规转换方法就是缩放，或者用 pyramid pooling。这两者我们实验效果都非常低差，AUC 在 0.6 左右。所以后来我们又设计了一个很复杂的 pooling 算法处理大尺寸文件。

前面我们介绍过，加壳的样本会对基于内容的分析造成影响。实验中我们发现文件 A 和 B 经过加壳后转图像。肉眼看过去，A 和 B 的相识度会比以前更高。就好比 PS 中马赛克一张猫和一张狗的图片，马赛克强度越高，两图片处理后看起来越相似。但马赛克（加壳）强度低的话，其实处理后的图片和处理前的图片有一定的高纬度映射关系（加壳前后有对应关系）。这种关系，实验看起来深度学习网络能够分辨。当然强度大就无能为力了。

假设算法目前是分辨猫狗照片，不管有没有马赛克。但训练照片中，只有猫照片有马赛克处理，狗没有。所以人工产生狗马赛克图片（人工对样本加壳），让算法有更强分辨能力，至少是对弱马赛克后的图片。

高强度马赛克的话，算法只能记住高强度马赛克后的特征，只是如果有额外信息，比如图片出现在的邮件正文有猫或者狗的字样，就能辅助我们判断（引入其他信息）。

流程中提过我们训练了双模型，一个的 Inception-V4，一个是 Squeezenet。Inception-V4 是目前较为先进的模型，有最好的实验结果，训练和 inference 的速度也可以接受。而 Squeezenet 是压缩模型，参数数量只有 AlexNet 的 1/50，虽然准确度稍差，但检测速度快很多，专为不能提供 GPU 环境的客户设计。另外针对这两个模型做迁移学习的时候，我们都替换掉了最顶和最低几层。

简单说一下测试结果，AUC 可以达到 0.985，误报率小于 1/1000，检测的速度目前可以达到 150M/ 天。

再与各位分享一些经验教训。上面提到检测率和误报率已经同等于沙箱检测的水平。而基于二进制文件的深度学习无需沙箱环境（无需在客户处部署沙箱）。深度学习模型记住的是病毒二进制文件中的有效特征，而不是特征码（特征码由专家选取，对应唯一病毒样本），所以具有更好的通用性。在实际测试中，即使一个月不更新模型，对新衍生的病毒样本也有较高的识别能力。

测试发现，对不同规模的样本进行测试。更大的数据集，有更高的准确度。这个深度学习本身的性质是一致的。再者不能完全把深度学习当成黑箱，而是需要分析其机制，至少要观察哪些样本的哪些特征比重较大。

今年 5 月爆发的 WannaCry 席卷了全球 90 多个国家，造成了很恶劣的影响。上图贴出了 Virustotal 上各家病毒引擎对早期 WannaCry 样本的扫描结果。我们可以看到，只有 CrowdStrike 和 Endgame 两家使用机器学习为核心的病毒引擎能够将其识别为可疑。这也印证了我们所说的泛化能力强。

另外有一个意外发现是，我们的模型对恶意的 HTML 检测率也很高。但同时对正常的 HTML 样本有很高的误报率。定位发现原因是训练集的恶意样本中包含很多 HTML 内容，被深度学习抽取成了特征。优化方法很简单，只需要在正常样本中加入一定的 HTML 就可以平衡。

前面提到微软比赛中第一名的方案是有问题的。他的方案是用 N-gram 产生数万特征，然后用 XGboost 来做分类。赛后有人发现，微软提供病毒样本时是按病毒分类放在不同路径下，而路径字符是包含在样本中，并被分类器判断成了重要特征。这才使其分类准确度优于其他选手。

上面两个案例都再次提醒我们，不能把机器学习黑箱化。

下一步，我们还会深入到网络中，继续探索具体的检测机制。我们还会测试其他的样本类型，比如文档类型。目前我们的输出只是一个二元判断，那安全人员可能希望可以进一步给出病毒类型，甚至是家族归属。方案层面，除了目前使用的二进制码转低纬度图片 +CNN 的方法，我们也在测试另一套方案，考察二进制码在长空间跨度下的特征，并应用 LSTM。