猎互特征引擎
将特征提取与逻辑决策彻底分离。用 AI 接管传统硬编码的逻辑地狱，在保留高检出率的同时，解决通用高风险规则误报难题。
从“特征匹配”到“逻辑决策”
面对海量静态特征，如何实现精准、可靠的自动化判定？
挑战：人工逻辑的极限与模型捷径
YARA 规则因其强大的特征提取能力被广泛应用，但其简单的布尔逻辑难以应对复杂的现实。为了降低误报，工程师不得不维护庞大的硬编码逻辑，这随着规则数量增长而变得不可持续。更棘手的是，当这些规则用于训练 AI 模型时，模型往往会“捷径学习”——它会偷懒地只依赖某个区分度极高的“强特征”（如泛型规则），而忽略其他上下文。
方案：AI 自动合成规则
猎互特征引擎将 YARA 规则定位为纯粹的“特征传感器”，而将复杂的决策权交给 AI。我们通过设计特殊的训练机制，强制模型不能依赖单一的强特征。它必须学会综合分析所有命中的特征，自动构建出复杂的多维证据链。只有当所有必要的特征组合（包括正面和负面证据）都吻合时，引擎才会做出判定。
决策逻辑图谱
用概率模型的高维拟合，替代脆弱的硬编码逻辑。
特征信号
抗捷径处理
对可疑命中特征进行上下文还原与一致性校验，抑制捷径匹配与噪声触发。
规则合成
异常豁免
对未知模式进行风险缓释与豁免控制，避免误杀同时保留后续追踪线索。
最终结论
1. 特征信号
YARA 提取所有命中的静态特征。
2. 规则合成
多维证据链匹配
3. 异常豁免
对未知模式进行风险缓释与豁免控制，避免误杀同时保留后续追踪线索。
核心能力
用算法模型解决规则冲突，释放特征工程的生产力。
高效逻辑决策
模型自动完成从特征提取到最终判定的所有逻辑运算，替代了人工维护的海量条件判断代码。
较高判定精度
判定必须基于多维证据链，有效抑制“加壳”、“无签名”等通用高危特征在良性软件中的误报，实现精准定性。
输出结果具有稳定性
对于未知的特征组合模式，系统具备自动豁免能力，避免了面对新软件时的不可预测性误杀。
规则包容性强
可以容纳更宽泛、更具前瞻性的特征规则，而无需担心误报风险。
复杂环境自适应
能够适应系统补丁、安全工具等特殊场景下的特征变化，保持逻辑判定的一致性。
毫秒级决策
将复杂的布尔逻辑转化为高效的向量运算，在极低的延迟下完成全景逻辑校验。
如何使用 & 当前状态
猎互特征引擎作为核心决策组件，已部署于云端后端。
集成状态
目前该引擎主要用于自动化处理“深海情报网络”的海量原始特征，并对所有检出的高危样本进行逻辑复核。它暂不作为独立 API 开放。