아주 먼 과거에, 대부분의 안티바이러스 소프트웨어는 알려진 악성코드 변형을 설명하는 검사 문자열 (흔히 "서명"이라고 하는)에 크게 의존했습니다. 그러나 기존 벤더들은 에뮬레이션, 휴리스틱스, 행동 분석과 같은 다양한 기술과 접근 방식으로 정보를 수집해 훨씬 더 정교한 탐지를 통해 검사 문자열을 빠르게 보강해 이전에 볼 수 없었던 변형과 패밀리를 발견할 수 있게 되었습니다.

머신 러닝 알고리즘, 샌드박싱, 클라우드 내 평판 검사 및 기타 기술의 입력으로 수정된 이 인텔리전스는 현재 보안이 제품이 엔드포인트에서 가장 최신의 의심스러운 항목을 직접 감지하고 차단할 수 있도록 합니다.

이 모든 시스템은 특히 의심스러운 샘플 수가 많기 때문에 필요합니다. ESET의 원격 측정에 따르면 매일 수십만 개의 표면이 필요합니다. 그러나 모든 보안 문제를 자체적으로 해결할 수 있는 기술은 없습니다. 따라서 인간의 전문 지식은 여전히 악성코드 탐지 및 분석의 초석 중 하나이며, 탐지율을 높이는 동시에 가양성을 최대한 낮게 유지하는 데 필수적입니다.