工作来源

arXiv:2201.00757

工作背景

各个引擎之间并不是独立的，引擎的强相关性可能会导致准确度的下降。引擎的相关有多种可能：

• 同一家公司的不同产品

• 产品检测能力向领先厂商学习

• 厂商将技术授权给其他厂商

工作设计

在 n 个反病毒引擎、m 个文件的情况下，检出与家族分类可形成两个矩阵（注：家族名称使用 AVClass 提取）。

需要定义指标衡量二者相似，二者结果相同的情况除以二者都存在的情况。定义指标衡量二者变化同步性：

在反病毒引擎共识符合一阶交互的情况下，使用时间 Rank-1 相似矩阵（R1SM-T）算法来反映时序数据中一阶交互的变化。算法如下所示：

工作准备

利用 VirusShare 的 25100286 个样本，查看其对应的 VirusTotal 扫描报告。查询在 2015 年 12 月至 2016 年 5 月之间进行，受限于扫描频率限制，每个样本只有一个扫描报告。

扫描日期（横跨十年的范围）的统计如下所示：

VirusTotal 的结果中有 93 个反病毒引擎，所有引擎的扫描量如下所示：

检出矩阵与分类矩阵如下所示：

工作评估

检测同步性与分类同步性如下所示：

检测同步性

检出矩阵的 R1SM 分解如下所示，分解产生 16 个分量覆盖矩阵 60.596%，即四成矩阵无法解释。

如下显示了 R1SM=0.85 时聚类情况：

可以明显看出相同厂商的不同产品，如 TrendMicro 与 TrendMicro-Housecall、PandaB3 与 PandaBeta。以及一些大家公认的检测相似：BitDefender、Emsisoft 与 GData；McAfee、McAfee-GW-Edition 与 Microsoft；Avast、AVG 与 Fortinet。

分类同步性

分类矩阵的 R1SM 分解如下所示，分解产生 21 个分量覆盖矩阵 58.394%，即四成矩阵无法解释。

如下显示了 R1SM=0.7 时聚类情况：

Fortinet 和 McAfee 在 2019 年宣布联合开发端点安全解决方案，可能二者确实存在某种技术共享。

引擎共识

R1SM-T 模型经过超过五百万次的迭代训练，检出数据平均能解释 73.709%，分类数据平均能解释 67.196%。每月变化如下所示：

根据解释性，威胁情报的共享一开始局限在小群体间，但是后来信息共享变得无处不在。

分解的第一个组件如下所示：

很多原因都会产生较大的波动情况：

• 2014 年 11 月的 Alyac，2015 年的 Norman 等加入或者退出 VirusTotal。

• 2010 年 2 月到 7 月，K7 TotalSecurity 10.0 版本

工作思考

厂商之间的技术合作、收购剥离与 SDK 类型的检测能力整合都会导致引擎的结果存在极大的相似性，而这在类似 VirusTotal 的场景中是十分重要的。多引擎扫描的共识与演化，近几年也被业界所重点关注，并且有一系列研究发布。在选择检测引擎时，如果选择了极为相似的检测引擎，是否还能达成当初想要构建多引擎检测能力的目标呢？