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 “If A and B but not C then malicious” 式的硬编码逻辑，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。这导致在真实世界中，即便良性软件含有该特征，也会被误杀。
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
规则合成
Rule_A + Rule_B - Rule_C
异常豁免
最终结论
1. 特征采集
YARA 提取所有命中的静态特征。
2. 逻辑合成
自动构建多维证据链。
3. 异常处理
未知模式自动豁免，输出最终结论。
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。
效能指标
基于内部标准化测试环境的数据。
100%
逻辑自动化率
完全废弃人工维护的逻辑判断代码
<1ms
决策延迟
逻辑向量化计算，几乎零开销
↓98%
泛型规则误报率
有效解决通用特征的系统性误报
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。