Machine Learning-Funktionen von Windows Defender unter Windows 10



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In seinem neuesten Angebot, einen erhöhten Schutz vor Sicherheitsbedrohungen zu bieten, denen die Verbraucher heute ausgesetzt sind, hat Microsoft die Funktionalität seines eigenen eingebauten Antiviren-Systems verbessert.
Windows Defender in

Windows 10
. Das Tool zielt darauf ab, das Windows 10-Betriebssystem zum sichersten Client-Betriebssystem zu machen und gleichzeitig das kritische Problem der Anzahl der falsch negativen und falsch positiven Erkennungen durch seine neu entwickelte Automatisierungspipeline zu lösen, die mehrere Tools und Technologien zur Verarbeitung von Malware und unerwünschter Software einsetzt. Dazu gehören:

  1. Maschinelles Lernen
  2. Clustering
  3. Kosmos
  4. Azur und Wolke

Maschinelles Lernen in Windows Defender



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Neben der Integration mehrerer neuer Technologien bietet es auch Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Machine Learning ist eine Technik, die menschlichen Analysten in der Regel hilft, mit unzähligen Malware-Proben umzugehen. Ein klassisches Beispiel dafür ist der Clustering-Prozess. Nachdem eine Ähnlichkeitsfunktion basierend auf den aus den Samples extrahierten Merkmalen entwickelt wurde, können die Malware-Samples in Gruppen eingeteilt werden, in denen Mitglieder derselben Gruppe ähnliche Merkmale aufweisen und keine, wenn sie nicht identisch sind. Analysten können sich dann auf diese Gruppen konzentrieren

.

Vor allem ist es der Automatisierungsprozess, der bei der Erkennung von Malware hilft, wie sie zum ersten Mal auftritt. Der Prozess trägt insbesondere dazu bei, dass Forscher bessere generische Erkennungssignaturen und Gerätebereinigungsroutinen schreiben, Strategien zur Ausrottung von Malware entwickeln und Kontrollpunkte identifizieren können, um Malware abzubauen

.

Nach der Erkennung einer verdächtigen Datei wird diese extrahiert und in einer virtuellen Umgebung ausgeführt. Der Automatisierungsprozess hilft bei der Sortierung der Probe in eine der folgenden Klassen:

  • Sauber
  • Malware
  • Virus
  • Unerwünschte Software

Die oben genannten Klassen sind so programmiert, dass sie zu einer bestimmten Leistung führen. So wird beispielsweise eine Datei, die als Malware gekennzeichnet ist, automatisch zum Schutz an die Cloud-Engines von Microsoft gesendet. Kunden, die den Microsoft Active Protection Service (MAPS) aktiviert haben, genießen die Vorteile eines besseren Schutzes vor den neuesten Bedrohungen

.

Jede Woche kommen neue Varianten von Malware auf den Markt. Als solche können sie mutieren, um der Erkennung zu entgehen. Die Erkennung solcher Varianten durch komplexe Erkennungssignaturen kann zu einer enormen Herausforderung werden. Der Automatisierungsprozess hilft bei der Freigabe der besten Art der generischen Signatur für eine bestimmte Datei oder einen bestimmten Cluster von Dateien. Damit können die mit einer automatisierten Signatur verbundenen Kennzahlen einfach analysiert werden

.

Lesen
: Ist Windows Defender ausreichend und ausreichend für Windows 10

?

Klassifizierung von Malware-Familien

Wenn das Automatisierungssystem aus irgendeinem Grund ausfällt und die echte Malware-Familie nicht mit Sicherheit identifizieren kann, weist es der Malware einen generischen, synthetischen Familiennamen zu. Die Familiennamen für automatisierungsklassifizierte Malware lauten:

  1. Dorv
  2. Kelch
  3. Toga
  4. Skeeyah
  5. Dynamer
  6. Anaki
  7. Bagsu
  8. Beaugrit
  9. Bulta
  10. Tefau

Individuelle Bedrohungen innerhalb dieser Familien folgen in der Regel dem Format:

Trojan:Win32/

Die Verwendung von Automatisierung hilft Microsoft, Malware und unerwünschte Software schneller zu erkennen und zu entfernen und seine Kunden besser zu schützen

.

Um sicherzustellen, dass Sie den neuesten Schutz erhalten, halten Sie Ihre Echtzeit-Sicherheitssoftware, wie z. B. Windows Defender für Windows 10, auf dem neuesten Stand und stellen Sie sicher, dass Microsoft Active Protection Service (MAPS) aktiviert ist, der den Cloud-Schutz zum Schutz vor den neuesten Malware-Bedrohungen verwendet

.


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