首先，我想先談談“第一代”技術的說法。現代主流安全軟件，已不能與早期的“單層”防護技術，例如靜態病毒庫掃描、調整檢測方法和抗病毒疫苗歸為一類 – 正如不能將Microsoft Word與早期Unix或MS-DOS系統的文本編輯器相提並論一樣。或許它們和早期應用程序之間有著相同的基本目的 – 無論是檢測還是攔截惡意軟件，或是創建和處理文本 – 但它們的功能卻全面得多。現代文字處理軟件所集成的元素，在幾十年前看來，只不過是桌面排版、制表和數據庫應用。

 

 

 

 

然一些新一代產品對自身技術的工作原理諱莫如深，使其所推出的主流安全產品貌似開源軟件，但可以確信的是，“化石”和“新一代”產品之間的區別，往往是一種說辭而不具備技術含量。我從不認為所謂“新一代”產品，除了運用查殺惡意軟件（對此Fred Cohen很早就制訂了定義，他針對所有初衷和目的，於1984年提出的“計算機病毒”介紹和定義，為反病毒產業的發展奠定了基礎）的以下基本套路之外，相比“傳統”技術產品而言，還有什麽新的手段：

自然，這些思路的應用方式已走過難以衡量的改進歷程，現如今更為先進，但進步成果並不是近年來發布的新品所獨有的。譬如，我們通常見到的“風險指標”，也可以被（相當粗略地）描述為病毒庫。不止一家廠商未能就主流反病毒軟件所采用的行為分析和攔截技術，與自身運用（例如）行為分析/監測/攔截、數據流分析技術（等），以及主流反病毒軟件應用相同技術之間的具體區別，給出令人信服的答案。不同的是，他們選擇了宣傳“化石技術”這一欺騙性論調，通過運用大量時髦技術詞匯，為自身市場營銷活動推波助瀾。

 

 

舉例來說，假定備受推崇的“行為分析”和“純”機器學習技術，是用以劃分新一代產品和第一代產品的界定依據。現實世界中，機器學習技術並不是某一行業所獨有的。神經網絡和並行處理等領域的進步，對於主流安全業界和其他計算機領域都是同等有益的：例如，離開一定程度的樣本分類自動化程序，我們便無法應對每天蜂擁而至的數十萬威脅樣本，難以對其分析以便生成準確的檢測特征。

 

然而，所謂新一代產品營銷宣傳中所使用的“純機器學習”等一類詞語，只是說辭而沒有實際技術意義。它不僅僅暗示，機器學習技術本身相比一切其他技術而言，可以保障更高的檢測率，甚至還暗示該技術效果極佳，再也無需人工介入。實際上，很久以來，機器學習技術已在反病毒業界擁有廣泛知名度並被普遍采用。如同任何其他技術一樣，它既有優點也有缺點。至少，對於機器學習技術而言，惡意軟件作者和惡意軟件檢測廠商往往有著相同層次的認識，前者不遺余力，試圖尋找逃避檢測的方式，與其在其他防毒技術上的投入並沒有不同。

 

 

 

 

類似地，當所謂新一代軟件廠商大談特談，行為分析技術是其獨家發明時，他們恐怕還沒有弄明白：行為分析一詞及此項技術，已在過去幾十年來，被主流安全業界所普遍采用。事實上，超出靜態病毒庫檢測以外的幾乎所有檢測技術，都可以被定義為行為分析技術。

 

 

記者 Kevin Townsend 最近問我：

 

撇開完全誤導性的第一代和第二代用語不談，是的，當然有。實際上，一些公司自我標榜為“第二代”，稱其技術太過先進、無需檢測，已迫不及待地試圖對比，自身產品和所謂第一代產品的檢測效果，從而將已敞開的大門進一步推開。舉例來說，至少有一家新一代廠商，已自行著手通過惡意軟件樣本，做公開演示：如果跨代產品無法在獨立檢測機構的環境下對比測試，那麽這樣的演示又怎能在公關意義上，稱得上準確呢？新一代廠商的其他誤導性營銷用語包括，“第一代產品無法檢測駐留內存中的‘無文件’惡意軟件”（我們早已做到幾十年了）。另一個尤其拙劣的例子是，以信息自由要求為基礎，試圖借助漏洞百出的調查問卷證明，“傳統”防毒軟件遭遇“悲慘的失敗”，一概無意區分攻擊和成功攻擊截然不同的本質。

 

 

較為常見的是，誤用和誤讀VirusTotal（VT）的檢測結果，將該網站和同類服務視為便捷易用的“多引擎查毒服務”，實際情況卻並非如此。VT網站聲明： 

 

 

籠統地說，VT是通過將文件暴露於一系列防病毒檢測引擎之下，來“檢測”文件是否有毒的。但它並非啟用相關產品中已集成的一系列完整檢測技術，因此無法準確檢測或代表產品有效性。有一家新一代廠商稱，早在向VirusTotal上傳某樣本前一個月，就檢測到勒索軟件樣本。但實際情況是，在這家新一代廠商宣布檢測結果前一個月，已有至少一家主流/傳統廠商檢測了同一哈希值。不能借助VirusTotal檢測報告，衡量一款產品的有效性，因為VT不是檢測機構，其報告只反映其所啟用的部分產品功能。否則知名主流檢測機構，例如Virus Bulletin、SE Labs、AV-Comparatives和AV-Test等，就失去存在的意義，它們在檢測方法的設計上，投入了大量精力和時間，盡可能確保橫向對比結果的準確性和具有代表性。

 

 

2016年間的一大戲劇性演變是，VirusTotal宣布調整其網站的使用條款，增加“新一代”技術公司訪問“第一代”公司所上傳樣本的難度，以免前者在不給VT貢獻樣本的情況下，為自身沽名釣譽。以下引用VirusTotal的博客內容：

 

 

雖然很多新一代廠商最初的反應是，稱其“不公平”、“恐龍們攜起手來對付我們了”、“我們又不使用病毒庫，不需要VT服務，我們不在乎”，但貌似還是有幾家較知名廠商，準備遵守防毒檢測標準組織的加盟要求，並願意接受獨立檢測。（此處我指的是真正的檢測，不是VT的假測試）。由於新一代廠商過去一貫傾向於辯稱，其產品無法測試，尤其是無法接受由“存在偏見的”防毒檢測標準組織所實施的測試，因此這或許暗示出，並非所有用戶都會在做出購買決定之時，單純取信廣告宣傳用語的潛在積極信號。

 

 

為何（部分）新技術廠商現又決定，需要配合VirusTotal的要求呢？這是因為，VT會和防毒廠商共享其所收到的樣本，並提供一個API，可通過VT所集成的所有殺毒引擎，自動檢測所上傳的文件。這使得防毒廠商不僅僅可以共享由主流廠商所分享的樣本，還能夠核對不確定的樣本及自身檢測結果，並在此基礎上，改進機器學習技術的算法（如適用）。

 

有不配合的理由嗎？這和從業已久的廠商使用VT的方式並沒有多大區別。根本差異在於，使用條款更新後，能夠提供三種收益。（任意一代技術）廠商都可以從VT資源庫訪問以及海量樣本庫中獲益。VT能夠作為信息匯總商，並從高級服務供應商角色中獲益。全球其他人員可以從存在免費的網站服務，允許其利用一系列防毒引擎，檢測單個可疑文件中獲益。將查毒引擎擴大、囊括非傳統技術，能夠提高網站服務的準確性，同時新廠商也可能會更加謹慎，在自身面臨同樣人為操控的處境下，不再誤用VT報告進行假測試和虛假營銷。

 

 

近年來，與防毒檢測標準組織協作的檢測機構，已紛紛轉向“完整產品測試”，這對於公平公正非傳統產品而言，正是檢測機構需要前進的方向。（或無論如何，維護與主流產品相同的公正性。）不久以前，靜態測試法曾一度流行（一定程度上，這也是未與防毒檢測標準組織協作的檢測機構仍在采用的方法，該組織成立後，不鼓勵使用靜態測試法）。雖有各種不盡人意之處，但防毒檢測標準組織的規模，要大於（也相比更為公正）原有各類分支機構的總和，因為它集中了一系列來自防毒廠商和測試機構的研究人員，營銷人員數量並不多。因此，單個公司無論位於哪個陣營，都難以施展對該組織整體的不正當影響力，無法借此為自身牟利。如果新一代廠商能夠要緊牙關、積極配合這種氛圍，所有廠商都能夠從中受益。防毒檢測標準組織過去曾出現下屬機構的檢測日程，存在過多人為操控或甚至比這更糟糕的嫌疑，使其聲譽蒙受了一定損失，但隨著組織內部有了新老廠商和檢測機構之間的更佳平衡性，一切此類伎倆便難以再有機會得逞。

 

幾年前，我曾在為Virus Bulletin撰寫的一片文章末尾寫道：