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一、误报的成因分析

首先需要澄清三个概念，即漏报、错报和误报。

漏报：反病毒产品检测一个可确认是病毒的检测对象而没有报警。

错报：反病毒产品检测一个可确认是某种病毒的检测对象，报警为另一种病毒。

误报：反病毒产品检测一个可确认不是病毒的检测对象报警为病毒。

一些用户将错报视为一种误报，实际上这是两个完全不同的概念，率先澄清这个概念有助于专心与我们今天的主题。

反病毒作为信息安全领域一门严谨的工程技术，是以保证信息系统应用为前提的，由于误报会导致用户的心理恐慌，对被误杀产品不好的舆论影响，以及直接导致误杀，从而导致信息系统出现某种不可预期的后果，因此误报问题相对漏报和错报往往更加敏感。在某个非官方技术标准中，对反病毒的误报率作出了规定，即不能超过万分之零点五，即对十万个不同的检测对象，允许有五个误报，但对此无论是公众还是反病毒工作者自己依然觉得不可接受，而希望达到零误报的境界。

这也反映了工程化应用和学术化研究的不同视角，我们也经常看到从事反病毒理论方面的年轻研究者们经常兴奋不已，“看，只要建立这样一个简单的神经网络（如BP网络），并把若干样本和正常文件进行学习，再检测此前未经神经网络学习过的样本集合时，就会获得80%以上未知病毒检出率”。这种方法无论如何先进，只要误报了任何一个windows的系统文件或者program下面的正常程序文件，就都不能不加改动的应用到实际系统中。

这就是为什么，在实际的反病毒产品中，如果有超过10%的未知病毒检出率，就可以视为很不错的结果，而反病毒的一些paper中则往往会出现令人鼓舞的比率。这是因为极低的误报率是商用反病毒技术的基础。过去关于未知检测就有这样的一个玩笑，100%检测未知病毒？很简单，只要对每个检测对象都报病毒就可以了，也就是说只有100%的误报率，才能造就100%的检出率。

当然我们依然需要学术上对新的病毒检测理论方法的不懈探索，所谓大胆想象，小心求证。

【后面的文章里，我们将进一步了解误报的类型。】