U pitanju je projekt koji nosi naziv STAMINA (Static Malware-as-Image Network Analysis), a omogućuje novi pristup klasifikaciji malwarea.
Radi se o tome da se maliciozni kod pretvara u slike, kako bi deep learning algoritmi mogli brže učiti o malwareu. Tako se kod pretvara u nizove piksela koji formiraju slike čija veličina ovisi o veličini filea iz kojeg su nastale. Obučena neuralna mreža potom analizira novodobivene slike i utvrđuje koji je dio u okviru konvertiranog filea maliciozan. Sustav je treniran uz pomoć velike količine podataka koju je Microsoft skupio iz Windows Defender instalacija, a STAMINA se već pokazala kao efektna, iako postoje određeni problemi kad su u pitanju slike nastale iz velikih fileova.
Većina sustava za detekciju malwarea se oslanja na ekstrakciju binarnih otisaka u okviru nekog malwarea, ali je takav sustav prilično nepraktičan. Pretvaranje malicioznih fileova u slike moglo bi ubrzati proces i dovesti do stvaranja sustava kojima ne bi mogao promaknuti ni jedan maliciozni file, piše Engadget.
