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注意
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若要使用「Machine Learning」，您必須啟動下列服務：
  • 未經授權的變更防護
  • 進階防護服務

步驟

  1. 選取「啟動 Machine Learning」。
  2. 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
      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
  3. 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. 設定上層策略時，指定其他使用者設定子策略的方式。
      • 繼承自父策略：子策略必須使用在上層策略中設定的設定
      • 從父策略延伸：子策略可以將其他設定附加至從上層策略繼承的設定
        注意
        注意
        如果您的子策略是從父策略延伸的，則您也可以設定「子策略限制」。這些限制會阻止子策略新增特定物件到清單。
    2. 請點選「新增檔案雜湊」。
      會出現「將檔案新增到例外清單」畫面。
      注意
      注意
      使用「匯入」和「匯出」按鈕可共用包含不同策略的清單。
    3. 指定要從掃瞄中排除的檔案 SHA-1 雜湊值。
    4. （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。
    5. 按一下「新增」。
      Machine Learning 便會將檔案雜湊新增到「例外」清單。