2024.06.04. 公正經濟 — 網路安全企業NPCore（代表Han Seung-cheol）近日表示，其基於深度學習的「RGB影像化PE惡意程式相似度偵測技術」已獲得新技術（NET）認證。
NET認證由產業通商資源部國家技術標準院與韓國產業技術振興協會頒發，授予首次開發或對既有技術進行創新改良、改善的優秀技術。
根據NPCore表示，獲得NET認證的這項新技術，是將PE（Portable Executable）檔案轉換為RGB影像，再透過深度學習模型偵測惡意程式的方法。該技術旨在克服既有動態分析方式耗費時間與資源的問題。
其優勢包括：相似度偵測率達98.8%、檔案轉換過程不損失資料、可透過影像化資料偵測未知惡意程式、0.06秒內完成高速分析，以及可偵測虛擬機器規避行為等。
這項技術讓深度學習模型能夠分析RGB影像化惡意程式的細微差異，進而以更高的準確度偵測惡意程式。藉此，NPCore能比既有的特徵碼（signature）式偵測方法更有效率、更快速地識別新型變種惡意程式。
運用深度學習的惡意程式碼偵測技術，也是微軟、Symantec、Palo Alto Networks等多家全球企業採用的最新技術。微軟結合深度學習與模糊雜湊（fuzzy hashing）即時偵測新型惡意程式碼，Symantec與Palo Alto Networks則運用機器學習與深度學習模型進行進階惡意程式碼分析與偵測。
韓國本土企業NPCore成功實現這項技術，因此更具意義。
透過此次取得NET認證，NPCore被政府機關及公共機構列為強制採購對象技術的可能性大增，預料將大幅帶動公司營收成長。
NPCore最高品牌責任長（CBO）Kim Gyeong-dong表示：「此次新技術認證，是NPCore的技術實力在國內外市場獲得認可的結果」，並表示：「很高興今後能持續透過技術開發與創新，引領網路安全領域，為應對日益精密的各類網路攻擊做出貢獻。」
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