基于机器学习的恶意软件分类识别研究.pdf

"基于机器学习的恶意软件分类识别研究" 机器学习在恶意软件分类识别中的应用是当前研究热点之一。本文通过对恶意软件的特征类型进行提取和量化，然后使用机器学习模型对其进行分类识别。恶意软件的检测是网络世界最大的威胁，传统的签名检测方法存在局限性，基于机器学习的检测技术可以代替传统的签名检测，提高恶意软件的检测率。 恶意软件的分类识别是机器学习领域的热点研究方向之一。恶意软件的特征类型可以分为静态特征和动态特征两类。静态特征检测是指在不运行程序的前提下，对恶意软件的执行文件的PE头文件或者特定字符串进行检测。动态特征检测是指在运行程序的情况下，针对运行后产生的行为特征如DNS请求、访问文件和修改注册表，调用API函数等行为。 本文选择了注册表、动态链接库、API函数调用特征对恶意软件进行识别。注册表是恶意软件的主要攻击目标之一，恶意软件会在特定位置增加、修改特定的键值与更改文件的关联程序等方法在固定的位置来修改注册表或通过注册为定时任务、利用注册表键值来实现自动运行。API函数调用是恶意软件实现某个特征功能时所调用的函数，通过提取API函数调用序列特征可以识别恶意程序行为。 文本数据量化是机器学习模型训练的重要步骤。术语频率（TF）方法是文本数据量化的一种常用方法，它为每个术语分配唯一的ID，并计算每个文档中术语的出现。每个单项的发生频率被认为是一个特征。 机器学习模型的选择对恶意软件分类识别的效果有着重要影响。本文使用的机器学习模型可以根据恶意软件的特征类型进行分类识别，提高恶意软件的检测率。实验结果表明，基于机器学习的恶意软件分类识别方法可以取得较好的分类效果。 本文对恶意软件的分类识别进行了研究，并提出了基于机器学习的恶意软件分类识别方法。该方法可以代替传统的签名检测方法，提高恶意软件的检测率。同时，该方法也可以应用于恶意软件的检测和防护领域，保护网络世界免受恶意软件的攻击。 本文的研究结果可以为恶意软件的检测和防护提供理论依据和技术支持，为恶意软件的防护提供新的方法和思路。同时，本文的研究结果也可以为机器学习在恶意软件分类识别中的应用提供新的思路和方向。 本文对恶意软件的分类识别进行了研究，并提出了基于机器学习的恶意软件分类识别方法。该方法可以提高恶意软件的检测率，保护网络世界免受恶意软件的攻击。