趨勢科技研究人員的一項研究顯示下載的軟體檔案中有83%屬於未知或未經分類過的檔案，有些甚至已經出現超過兩年了。因為大多數惡意軟體威脅來自於下載事件，因此研究人員開發了具可讀性的機器學習系統，能夠成功地將未知檔案分類為正常或惡意。
這項研究利用在七個月內所收集的300萬份的網路下載事件作為資料集。這些事件利用多種趨勢科技內部系統及外部公開系統來標記以進行研究和分析。但只有不到17%的資料集能用傳統方法進行標記。
儘管這些未知檔案的普及率非常低，但研究結果發現有69%的電腦下載一個或多個可能為惡意軟體的未知軟體檔案。
利用機器學習來解開未知狀態
為了減少未知下載軟體的數量，趨勢科技研究人員開發了一套機器學習系統，這個系統會將對軟體檔案資訊和特徵的觀察結果自動產生出偵測規則。這套可據以行動的智慧系統分析下載軟體檔案的以下資訊：
- 簽章者(Signer)，憑證頒發機構(CA)以及下載檔案的封裝程式(packer)
- 簽章者(Signer)，憑證頒發機構(CA)以及下載程序的封裝程式(packer)
- 下載程序的類別（瀏覽器，Windows，Java等）
- 下載網域的熱門程度