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本次发布,BinaryAI上线了恶意文件检测功能Beta版,支持对可执行文件进行函数级语义识别汇总,展示判定结果(恶意、安全)和恶意概率。

BinaryAI此前已上线“基于KHash的恶意软件家族基因分析”功能,可通过计算用户上传的二进制文件与已知恶意软件之间的相似度,识别目标文件所属的恶意软件家族及其变体。

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恶意软件是一种旨在破坏计算机系统的侵入式软件,是网络安全领域中常见的威胁形式。实现恶意软件家族分类是识别和应对此类威胁的关键措施,通过将具有相似行为、功能或代码特征的恶意软件归到一个家族(含APT组织)中,安全专家可以快速有效地应对威胁,从而提升网络安全防御能力。

BinaryAI此次发布了基于KHash的恶意软件家族基因分析功能。该功能通过计算用户上传的二进制文件与已知恶意软件之间的相似度,判断目标文件是否为恶意软件,并识别其所属的恶意软件家族及其变体。KHash在威胁情报场景中的应用,实现了对恶意样本高效准确聚类,全面提升恶意软件防护能力。

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KHash是一种由腾讯安全科恩实验室自研,用于二进制文件相似性比较的哈希。

KHash利用语义嵌入向量化算法,将文件转换成一种紧凑的表示方式,可以快速计算二进制文件之间的相似度,从而提供给用户更快速、准确的相似文件搜索能力。

值得一提的是,此前KHash已经于腾讯内部业务中稳定应用并取得了显著的效果。现科恩将KHash上线至 BinaryAI(binaryai.cn),正式向外部用户提供体验试用,并开放SDK(详见后文)以供用户批量自动化获取二进制文件KHash。

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BinaryAI科研合作计划由腾讯安全科恩实验室主导,旨在通过提供BinaryAI平台底座能力,与广大学者携手探索AI+软件安全产业结合的前沿科研工作。

面向对象:国内高校、科研院所等所属的团队或个人研究员均可;

如何参与:填写问卷报名;

合作形式:为参与者提供BinaryAI底座能力,包括SDK/API、数据资源、对比评测结果等;

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BinaryAI这次带来了“交互式分析页面”新功能,配备持续提升的算法模型和后台数据,这些提升使得产品AI能力更加强大,能够更好地为用户提供服务。

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开源软件的指数级增长给软件成分分析提出了新的挑战:如何实时跟踪数量庞大的开源组件并更新至自身数据集?

为应对该挑战,提升SCA分析准确性及效率,BinaryAI带来重要功能更新:后台数据集量级升级,实现版本变化实时跟踪;SCA分析结果新增组件项目地址链接。