En el pasado, la mayoría de los programas antivirus se basaban principalmente en cadenas de exploración (que solían llamarse "firmas") y que describían las variantes conocidas de malware. Sin embargo, los fabricantes establecidos mejoraron rápidamente estas cadenas de exploración con detecciones mucho más sofisticadas basadas en la información recopilada por diversas tecnologías y enfoques, como la emulación, la heurística y el análisis del comportamiento, con el objetivo de detectar incluso las variantes y familias nunca antes vistas.

Esta inteligencia mejorada gracias a los datos provenientes de los algoritmos de machine learning, el sandboxing, los controles de la reputación de archivos en la nube y otras tecnologías permite que los productos de seguridad actuales detecten y bloqueen la mayoría de los elementos emergentes y sospechosos directamente en la endpoint.

Todos estos sistemas son necesarios, en especial debido a la gran cantidad de muestras sospechosas: según los datos telemétricos de ESET, aparecen cientos de miles de muestras diarias. Sin embargo, ninguna tecnología es capaz de resolver todos los problemas de seguridad por sí misma. Por eso, la experiencia humana sigue siendo un elemento fundamental para la investigación y el análisis del malware; es esencial para lograr altas tasas de detección y mantener los falsos positivos en el mínimo posible.