...Und zugegeben, komplexere Methoden sind, zumindest meist, ressourcenhungriger (aber eben nicht immer... hängt von der Umsetzung der mathematischen Planung des Erkennungskonstruktes des Virenscanners ab).
Ein kurzer Zusatz:
Anfang der 90er Jahre hatten mein Kollege und ich eine Diplomarbeit betreffend
Automatischer Spracherkennung geschrieben - sowohl einzelne Wörter wie auch komplette Sätze, und dies sprecherunabhängig, also sowohl männliche wie weibliche Stimmen, welche durch Kommilitonen zur Verfügung gestellt wurden. Wir hatten die Wahl zwischen einem künstlichen neuronalen autoassoziativem Netzwerk und einem Kohnen-Layer (ebenfalls ein künstliches neuronales Netzwerk). Beide Ansätze liessen sich recht simpel implementieren und beide Methoden lieferten dieselben Ergebnisse. Die Praxis zeigte jedoch, dass das autoassoziative Netzwerk
wesentlich mehr Zeit für den Lerneffekt brauchte als der Kohonen-Layer. Wir hatten uns also für zweites entschieden. Dennoch brauchte das Netzwerk eine ganze Nacht, um die Datensätze zu erlernen - damals waren ja die Rechenleistungen nicht mit den aktuellen Prozessoren etc. zu vergleichen. Das Ganze "knallten" wir in ein
Hidden Markov Model und voilà, raus kam das endgültige Ergebnis - wir steuerten dadurch einen Roboterarm.
Möchte hiermit nur aufzeigen, dass es essentiell ist, welche Methodik für die Umsetzung zur Erkennung von heuristischen Analyseverfahren bei Virenscannern massgebend ist - je nach Wahl ist somit der Virenscanner ressourcenhungriger oder eben nicht.
P.S.: Wir hatten für die komplette Diplomarbeit 2 1/2 Monate Zeit. Bereits nach dem zweiten Tag lief alles beinahe reibungslos und wie gewünscht... nur noch ein bisschen Feintuning und das war es auch schon, naja, bis auf die Verfassung der schriftlichen Diplomarbeit. Die restliche Zeit verweilten wir uns mit Kaffee trinken und Spielen etc.
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(soll echt keine Anmache sein, hört sich nur fast so an)
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