Threatray成立于2018年，是一家瑞士安全科技公司，专注于开发先进的恶意软件检测和分析工具。公司由伯尔尼应用科学大学的网络安全教授Endre Bangerter和Jonas Wagner共同创立。Threatray利用人工智能和机器学习驱动的深度代码分析技术和代码搜索引擎，能够从代码层面对恶意软件进行检测、归因和关联分析，提升企业防御恶意软件的安全水平。
在信息化时代，网络安全问题日益突出，包括勒索软件、钓鱼攻击和复杂的恶意软件等多种类型的网络攻击。传统的安全防御工具虽然有效，如防火墙、安全检测系统和杀毒软件，但由于缺乏深层次的攻击分析能力，导致难以检测和预防高级网络威胁。
Threatray的技术核心在于其创新的人工智能和机器学习模型，特别是用于二进制代码分析的AI模型，以及高度可扩展的恶意软件代码搜索引擎。通过这些技术，Threatray能够比以往任何产品更深入地分析二进制代码结构，快速识别恶意软件并揭示不同攻击之间的关联。
Threatray推出了两款主要产品：BinaryIntelligencePlatform和BinaryIntelligenceforEndpoint。BinaryIntelligencePlatform专注于通过AI检测分析可疑文件及其二进制代码，首次释放恶意软件代码的情报价值，无需创建Yara规则和提取模式即可快速预警和保护文件安全。BinaryIntelligenceforEndpoint则专注于检测内存中的无文件恶意软件攻击，弥补了传统检测方法的盲点，能够快速识别并归因内存中的恶意加载代码。
Threatray还能存储和索引每一段分析过的代码，帮助企业回溯事件并确认安全漏洞或攻击的存在。截至2021年，Threatray已与多家知名企业建立合作关系，包括瑞士保险公司la Mobilière、网络安全解决方案提供商InfoGuard和瑞士邮政。
为进一步发展，Threatray于2021年获得230万瑞士法郎的种子轮融资，计划扩展团队和加强技术研发，以帮助更多企业和网络安全团队抵御全球日益复杂的恶意软件威胁。
总体来看，Threatray凭借其创新技术和专业团队，致力于提升企业的网络安全防御能力，为客户提供高效的恶意软件检测、分析和预警服务。
人工智能（AI）在网络安全领域的应用，包括机器学习和深度学习等技术，可以用于检测恶意活动、识别异常行为并加强网络防御。 关于AI应用导致网络安全攻击变得更简单还是更困难的问题，可以从不同角度来看：更简单的方面：自动化攻击： 攻击者可以利用AI来自动化攻击，通过生成恶意代码、制造网络蠕虫等方式，更快速地传播恶意软件和病毒。 对抗性攻击： 攻击者可以使用对抗性生成网络（GAN）等技术来欺骗AI安全系统，制造误导性数据，使其误判正常行为为恶意活动，从而绕过安全防御。 隐蔽攻击： 攻击者可以使用AI来隐藏其恶意行为，以模仿正常用户行为，从而难以被传统的安全工具所发现。 更困难的方面：异常检测： AI可以分析大量的数据，更准确地检测网络中的异常活动，从而更早地发现潜在的安全威胁。 实时响应： AI可以实时监测网络流量，识别并阻止恶意活动，减少攻击造成的损害。 威胁情报分析： AI可以分析威胁情报，预测潜在的攻击趋势，并采取相应的防御措施。 自适应防御： AI可以学习和适应不断变化的攻击手法，不断优化防御策略，提高网络的安全性。 总体而言，AI在网络安全领域的应用可以提供更强大的防御和检测能力，但同时也可能被攻击者用于更复杂的攻击手法。 网络安全是一个不断演变的领域，需要综合考虑多种因素，包括技术的发展、攻击者的策略和防御措施的完善。
人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种：1. 数据隐私问题：人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。 黑客可以利用漏洞获取这些数据，进而侵犯用户隐私。 2. 对抗攻击：黑客可以通过注入噪音或欺骗性输入来干扰或欺骗机器学习算法，从而使其产生错误或误导性结果。 例如，黑客可能通过改变图像像素颜色或加入噪声，使视觉识别系统误判物体。 3. 不可信数据源：当机器学习算法依赖于外部数据源时，黑客可能会出于恶意目的篡改数据、注入恶意代码或传输虚假数据，从而导致算法失效或表现出与预期不符的行为。 4. 模型欺骗：由于机器学习模型受到数据质量和多种超参数的影响，黑客有可能会针对模型的特定方面进行攻击，如数据源选择、算法特点、优化器选择等。 攻击者可能会通过特定方式构造数据，甚至启发反向工程分析模型，并在恶意模型中加入后门，以便以后对模型造成损害。 5. 智能恶意软件：研究人员警告说，人工智能程序被恶意使用的可能性正在增加。 由于机器学习算法越来越复杂、智能化，恶意软件制造者可以利用这种技术来完善攻击工具。 他们可以使用机器学习平台来定制和测试攻击向量，并在受害者机器上打开外壳和隐藏代码，从而可以越来越难以发现。
人工智能的“智能”和“学习”特性使其在网络安全中扮演关键角色。 它不仅能在短时间内识别出数百万威胁，而且随着算法不断搜索和监控数据，对攻击的了解也在不断深化。 网络攻击，如黑客攻击、恶意软件和网络钓鱼，旨在通过数字手段侵犯，可能造成数据泄露和系统破坏。
对于安全需求，AI系统通过评分系统确定事件的优先级。 例如，高风险事件可能触发自动防御措施，而低风险事件则交由管理员处理。 除了AI，密码学、量子密码学、逻辑分析法等技术也共同构筑防线，保护我们的数字基础设施。
然而，防止网络攻击并非仅依赖技术，用户教育同样重要。 持续的意识培养和行为管理在任何安全策略中都不可或缺，因为安全最终还是与我们的日常行为密切相关。
