現今的惡意程式多是匿蹤、靜默、且最重要的是已取得財務為其動機，安全防護也因而由保護您的電腦安全轉移到保護您的身份安全。今天，電腦安全不是主要的議題，現在最值得重視的是身份的保護。

網路犯罪也有業餘的角色轉換成專業的、有組織的網路犯罪集團，這些違法企業非常地有效率及自信，他們的運作方式也和一般合法企業一樣。

惡意程式變種的數量以指數的方式增加而相對地同一種樣本所感染的電腦數則是在下降，介於所製造的惡意程式數量以及可偵測到之數量的差距，此差距不斷的擴大中。

 
Malware collected per month – AV-

所造成的結果是，完全僅依賴不斷更新的病毒碼定義檔的安全解決方案無法跟上惡意程式的成長，他們已經無法滿足對使用者的安全防護提供保障。

1. 蒐集來自社群的資料。 此系統集中地蒐集和儲存程式、檔案記錄、新惡意程式樣本…等的行為模式，這些資料來自Panda使用者以及其他組織。這種大規模收集資訊的能力提供對惡意程式技術以及散播點能有 更佳的可見度和完整的追蹤性。
2. 資料的自動處理。 此系統自動地分析和分類每天所收到的無數新樣本，要做到這樣，有一個專家系統關連著自社群蒐集到的資料到PandaLabs的大量惡意程式知識庫。系統可在接收到新檔案時自動地提供鑑識結果（惡意的程式或是正常的程式），如此便可以更快、更好的保護使用者。此外，一個超過1千萬個檔案清單且持續更新的白名單可避免已知的”正常的”檔案被掃描，改善並加速掃描程序及降低受保護系統的資源消耗。
3. 讓知識和解答隨手可得。 此知識可作為網頁服務或定義檔更新以及即時向網路雲端查詢時傳送到使用者端。

集體人工智慧的模式允許它比傳統的病毒實驗室使用之手動偵測偵測更多的惡意程式，同時，它甚至也可以偵測還未被辨識的威脅。結合集體人工智慧和TruPrvent技術，Panda幾乎可以偵測到全部的精密惡意程式。

如需詳細資料，請細讀由Panda研究中心所發布的 集體人工智慧與傳統防毒軟體的差異。