程文杰表示，通過大數(shù)據(jù)技術進行數(shù)據(jù)挖掘，特別是對于病毒文件做一些數(shù)據(jù)挖掘，可以提取到超過300個文件特性，構建分析模型并在這個模型上面構建多個病毒分析模型。建模后，利用每天新增的樣本對該模型進行訓練，訓練之后使用每天搜集到的正常文件對模型進行糾正，從而減少誤報。

模型訓練完成之后便被同步到終端上，依靠數(shù)學分析能力，檢測電腦要執(zhí)行的文件內容。這就是Palo Alto Networks下一代安全平臺的終端部份——Traps。Traps從WildFire分享并接收威脅情報，通過模型內部的打分模型給出的分數(shù)，來判斷該文件是否屬于病毒。該數(shù)學模型即是匯集前面所有對病毒研究的積累，以及對數(shù)據(jù)模型的訓練的結果。

“這個軟件在ICSA的運行當中，光靠軟件本身就可以達到98%的準確率。對于未知病毒不依賴于任何特征，也不需要聯(lián)網(wǎng)及更新，而且對于本身電腦占用率是非常低?？梢哉f這個技術與傳統(tǒng)防病毒產品相比是非常大的創(chuàng)新?！背涛慕苷f。

十年磨一劍

作為一個有十年歷史的公司，Palo Alto Networks在Gartner魔力象限的位置已經(jīng)由2012年的有遠見者象限(visionaries)越升至領導者象限(leaders)，業(yè)務擴張能力不容小覷。

“目前，公司員工已經(jīng)從三年前我加入時的1000多位員工增長至現(xiàn)在的3800位。收入方面，相比2013年第一季度的收入、銷售額， 2016年最后一個季度銷售額增長了490%?！毙煊孔院赖卣f。

據(jù)Palo Alto Networks披露的數(shù)字顯示，2016年全年實現(xiàn)14億美元的銷售額，僅第四財季銷售額即達到4.081億美金。

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