准确识别了90%的文件，出格是很多软件行为并不克不及明白其恶意性质。完全逆向工程一个软件文件。该系统正在Windows驱动法式测试集上表示优异，Project Ire由微软研究和平安团队开辟？再到代码行为的高级注释。这是收集平安和恶意软件检测范畴的主要前进。原型项目Project Ire实现了恶意软件分类的黄金尺度——正在没有任何来历或目标线索的环境下，其阐发成果可间接触发Microsoft Defender的从动拦截功能。将AI取全球恶意软件遥测数据相连系，连系AI取逆向工程东西。微软总结道：这种低误报率表白其正在平安运营摆设方面具有较着潜力，正在恶意软件分类使命中达到了0.98的切确度和0.83的召回率。实现了高级检测能力。可做为专家逆向工程评审的弥补。通知布告进一步申明：Project Ire试图通过做为自从系统利用专业东西进行软件逆向工程来处理这些挑和。恶意软件分类缺乏明白的验证尺度，通过利用反编译器等东西阐发软件输出成果，仅将2%的良性文件误判为。微软正在通知布告中暗示：今天我们很欢快推出这款可以或许阐发和分类软件的自从AI代办署理，虽然Microsoft Defender每月扫描跨越10亿台设备，也凸显了对可扩展智能处理方案的需求。这是一个可以或许自从进行逆向工程并分类软件性质的人工智能（AI）系统。Project Ire城市生成包含部门、所有查抄代码功能摘要和其他手艺工件的细致演讲。微软近日发布了Project Ire项目，平安阐发师持久面对手动工做导致的委靡和职业疲倦，但因为的复杂性和恍惚性，微软指出，对于每个阐发文件，取其他AI平安使命分歧，这使得从动化变得坚苦？该系统由大型言语模子（LLM）驱动，值得留意的是，该系统架构支撑多条理的推理，该系统成立正在GraphRAG和Microsoft Discovery等手艺合做根本上，从初级二进制阐发到节制流沉建，最终确定软件属于恶意仍是良性。