吴恩达拿起他的手机，打开了脸优app。他现在正位于硅谷公司的研究室。在办公桌边吃饭，谈话内容很自然地也涉及到人工智能。他是百度的首席科学家，同时也是斯坦福大学计算机系的教授。在其他搜索引擎仍在发展时，他就曾帮助谷歌启动了脑计划，现在他在百度从事相似的人工智能研究。

脸优在某种程度上代表了公司使用“深度学习”完成的最新研究，它的主要功能是在脸上加上虚拟面具，这些面具会随着脸的移动而移动，智能拟合到你的下巴、鼻子和眼睛上。它能做到如此，是因为背后的深度学习和神经网络算法。

但深度学习技术是否能拓展到其他领域呢？吴恩达的回答是可以的，例如把人工神经网络应用在杀毒软件。

吴恩达说：“你输入了系统的运行状态，于是它开始检测是否哪里有威胁，比如是不是有谁正在试图做些不该做的事情，一个具体的例子就是杀毒……你去检查一个文件，试着判断它是否是恶意的。”

通过神经网络提供的大量已知在案的恶意软件训练，杀毒就和识别人脸一样。逐渐的，百度的系统就能学会识别病毒。

在前段时间，百度推出了4.0杀毒系统：慧眼引擎。

这是百度杀毒和百度深度学习研究院（IDL）共同研制的深度学习智能引擎。根据百度的说法，这是全球首次将深度学习领域技术应用在客户端，独创了深度神经网络查杀技术。

相比传统的杀毒方式，慧眼有几个重要的差别：

1、慧眼在包、壳、中间语言、64位程序等类型样本上做了特殊优化，这能有效提供样本免杀难度和识别率。

2、根据百度公布的第三方测试数据，慧眼在不依赖其他引擎辅助的情况下，误报率<0.1‰。

3、而在一个月不升级模型库的情况下，检出率也不会下降，检出能力半衰期长达7个月。

4、其模型体积仅为数兆，体积相对较小。

5、在训练上，慧眼采用了分布式任务处理平台和IDL提供的Paddle(PArallelDistributedDeepLEarning)深度学习平台，统计样本可达数十亿。

在病毒侵入电脑前锁定它

百度不是唯一一家通过人工智能来识别恶意代码的公司。这周，一家以色列公司表示，他们已经花费了近两年的时间来构造了一个相似的、能够学着识别恶意软件的安全工具。“第一，我们用图片、音频和文本测试了我们软件的基础部分”，该公司首席技术官说道，“然后我们将其应用到网络安全部分。”同时，其他的公司，例如微软已经发表了描述这种方法的工作原理的论文。

这种技术很吸引人，因为它能够在病毒未被发现之前让安全工具识别恶意软件的特定部分。传统上来讲，杀毒程序是通过比对由研究人员识别的已知的恶意软件数据库来运行的。神经网络能够识别新的恶意软件，是因为这种恶意软件与其他恶意软件相似，与过去其他成百上千的被识别出的病毒相似。“你能够识别出恶意软件，即使以往从未见过它。”吴恩达说道。