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微軟和英特爾合作探索利用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架檢測和分類惡意軟件方法

牽手一起夢 ? 來源:萬智文摘 ? 作者:佚名 ? 2020-05-12 14:29 ? 次閱讀
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5月12日消息,微軟和英特爾宣布合作,探索一種新的檢測和分類惡意軟件的方法。該項目被稱為STAMINA(STAtic Malware-as-Image Network Analysis),該項目依靠一種新技術(shù),將惡意軟件樣本轉(zhuǎn)換為灰度圖像,然后對圖像進(jìn)行掃描,以獲取特定于惡意軟件樣本的紋理和結(jié)構(gòu)模式。

此前,微軟團(tuán)隊推出了一個新的深度學(xué)習(xí)加速平臺,其代號為腦波計劃(Project Brainwave),機(jī)器之心將簡要介紹該計劃。腦波計劃在深度學(xué)習(xí)模型云服務(wù)方面實現(xiàn)了性能與靈活性的巨大提升。微軟專為實時人工智能設(shè)計了該系統(tǒng),它可以超低延遲地處理接收到的請求。云基礎(chǔ)架構(gòu)也可以處理實時數(shù)據(jù)流,如搜索查詢、視頻、傳感器流,或者與用戶的交互,因此實時 AI 變的越發(fā)重要。

近年,人工智能從概念逐步實現(xiàn)市場化,眾多該領(lǐng)域的國際巨頭企業(yè)將開源深度學(xué)習(xí)軟件框架作為打造開發(fā)及使用生態(tài)核心的核心??傮w來說開源軟件框架在模型庫建設(shè)及調(diào)用功能方面具有相當(dāng)共性,但同時又各具特點。業(yè)界目前主要有深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練軟件框架和推斷軟件框架兩大類別。

基于深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練框架主要實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的讀取、處理及訓(xùn)練,主要部署在 CPUGPU 服務(wù)集群,主要側(cè)重于海量訓(xùn)練模型實現(xiàn)、系統(tǒng)穩(wěn)定性及多硬件并行計算優(yōu)化等方面的任務(wù)。目前主流的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練軟件框架主要有 TensorFlow,MXNet,Caffe/2+PyTorch等。

TensorFlow 以其功能全面,兼容性廣泛和生態(tài)完備而著稱。該軟件框架由谷歌大腦(Google Brain)團(tuán)隊主要支撐,實現(xiàn)了多 GPU上運行深度學(xué)習(xí)模型的功能,可以提供數(shù)據(jù)流水線的使用程序,并具有模型檢查,可視化和序列化的配套模塊。其生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)開源軟件框架大的活躍社區(qū)。

MXNet 以其優(yōu)異性能及全面的平臺支持而著稱。該軟件框架是由亞馬遜公司(Amazon)主導(dǎo)的深度學(xué)習(xí)平臺,目前已經(jīng)捐獻(xiàn)到阿帕奇軟件基金會(Apache)進(jìn)行孵化。其主要特點包括:一是可以在全硬件平臺(包括手機(jī)端)運行,提供包括 Python、R 語言、Julia、C++、Scala、Matlab 以及 Javascript 的編程接口;二是具有靈活的編程模型,支持命令式和符號式編程模型;三是從云端到客戶端可移植,可運行于多 CPU、多 GPU、集群、服務(wù)器、工作站及移動智能手機(jī);四是支持本地分布式訓(xùn)練,在多 CPU/GPU 設(shè)備上的分布式訓(xùn)練,使其可充分利用計算集群的規(guī)模優(yōu)勢。

Caffe/2+PyTorch 以其在圖像處理領(lǐng)域的深耕和易用性而著稱。該軟件框架是由臉書公司(Facebook)主導(dǎo)的平臺,目前 Caffe 1/2兩個項目已經(jīng)合并到 PyTorch 統(tǒng)一維護(hù)。在圖像處理領(lǐng)域 Caffe有著深厚的生態(tài)積累,結(jié)合 PyTorch 作為一個易用性很強(qiáng)的軟件框架,越來越受到數(shù)據(jù)科學(xué)家的喜愛。我國很多人工智能圖像處理團(tuán)隊選擇PyTorch 作為主要工作平臺。

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)以其在智能語音語義領(lǐng)域的優(yōu)勢及良好性能而著稱。該軟件框架由微軟公司于 2016 年基于 MIT協(xié)議開源,它具有速度快、可擴(kuò)展性強(qiáng)、商業(yè)級質(zhì)量高以及 C++和Python 兼容性好等優(yōu)點,支持各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、異構(gòu)及分布式計算,依托于微軟的產(chǎn)品生態(tài),在語音識別、機(jī)器翻譯、類別分析、圖像識別、圖像字幕、文本處理、語言理解和語言建模等領(lǐng)域都擁有良好應(yīng)用。

PaddlePaddle 以其易用性和支持工業(yè)級應(yīng)用而著稱。該軟件框架是百度旗下的深度學(xué)習(xí)開源平臺,是我國自主開發(fā)軟件框架代表。其大特點就是易用性,得益于其對算法的封裝,對于現(xiàn)成算法(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) VGG、深度殘差網(wǎng)絡(luò) ResNet、長短期記憶網(wǎng)絡(luò) LSTM 等) 的使用可以直接執(zhí)行命令替換數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。非常適合需要成熟穩(wěn)定的模型來處理新數(shù)據(jù)的情況。

除上之外,業(yè)界及學(xué)術(shù)界還存在著多個機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)軟件框架,如 Scikit-learn,Theano 等。這些軟件框架在其專長領(lǐng)域仍然發(fā)揮重要作用。但由于各軟件框架的維護(hù)力量及發(fā)展思路不同,同時缺少貢獻(xiàn)人員,導(dǎo)致軟件框架發(fā)展水平略顯滯后,存在著包括算法庫擴(kuò)展不及時,API 水平較低以及不支持分布式任務(wù)等問題。

責(zé)任編輯:gt

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