步驟

1. 移至「用戶端 → 用戶端管理」。
2. 在用戶端樹狀結構中，請點選根網域圖示 () 以包含所有的用戶端，或選取特定網域或用戶端。
3. 請點選「設定 → Machine Learning 設定」。
   會出現「Machine Learning 設定」畫面。
4. 選取「啟動 Machine Learning」。
5. 在「偵測設定」下，選取偵測的類型以及「Machine Learning」採取的相關處理行動。

   偵測類型	處理行動
   檔案	隔離： 選取此項，即會自動依「Machine Learning」分析結果，將展現惡意程式相關特徵的檔案隔離 僅記錄檔： 選取此項，即會掃瞄未知檔案並記錄「Machine Learning」分析結果，以供內部進一步調查安全威脅
   處理程序	終止：選取此項，即會自動依「Machine Learning」分析結果，將展現惡意程式相關行為的程序或程式檔終止 重要 「Machine Learning」會嘗試將已執行惡意程序或程式檔的檔案清除。如果清除處理行動不成功，Machine Learning 會將受影響的檔案隔離。 僅記錄檔：選取此項，即會掃瞄未知程序或程式檔並記錄「Machine Learning」分析結果，以供內部進一步調查安全威脅

6. 在「例外」下，設定全域的「Machine Learning」檔案例外，以防止所有用戶端將某個檔案偵測為惡意檔案。
   1. 請點選「新增檔案雜湊」。
      會出現「將檔案新增到例外清單」畫面。
   2. 指定要從掃瞄中排除的檔案 SHA-1 雜湊值。
   3. （選擇性）提供附註來解釋當成例外的原因，或是說明與雜湊值相關聯的檔案名稱。
   4. 按一下「新增」。
      Machine Learning 便會將檔案雜湊新增到「例外」清單。
7. 如果在用戶端樹狀結構中選取網域或用戶端，請點選「儲存」。如果按下了根網域圖示，則從下列選項進行選擇：
   • 套用至所有用戶端：將設定套用至所有現有的用戶端，並套用至任何加入現有/未來網域中的新用戶端。未來網域是指在您設定這些設定時尚未建立的網域。
   • 僅套用至未來網域：僅將設定套用至加入未來網域中的用戶端。這個選項不會將設定套用到加入現有網域中的新用戶端。