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機器學習

ESET 從 1990 年起便已著手處理機器學習演算法來偵測和封鎖威脅。核心網路則在 1998 年新增至 ESET 產品偵測引擎中。

機器學習包含 DNA 偵測，其使用以機器學習為基礎的模型來有效進行 (無論是否有雲端連線)。進行傳入範例的初始排序和分類，以及將其置於虛構「網路安全性地圖」時，機器學習演算法也很重要。

ESET 已開發自己的內部機器學習引擎。該引擎運用核心網路 (例如，深度學習和長期記憶體) 與精選分類演算法群組 (內含六個演算法) 的合併功效，使其能夠產生整合輸出，並有助於將傳入範例正確地標示為清除、可能不需要或惡意。

ESET 機器學習引擎已經過微調，可與其他防護技術 (例如 DNA、沙箱和記憶體分析) 以及行為式功能的擷取協作，以提供最佳偵測率和最低的可能誤判數。

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