随着互联网技术的快速发展，恶意程序（俗称“病毒”）的传播和影响日益严重。恶意程序不仅威胁个人用户的数据安全，更对企业的信息基础设施构成巨大威胁。传统的恶意程序检测方法主要分为静态分析和动态分析两大类。静态分析方法不执行程序，直接分析程序代码来检测恶意特征；而动态分析方法通过在虚拟环境中运行程序，捕获其行为特征来判断程序是否为恶意。
然而，静态分析方法在面对恶意程序采取的混淆技术时准确率会降低，因为混淆技术会使得程序代码难以直接分析。而动态分析虽然能够捕获程序在运行时的行为，但仅基于API函数名的调用序列难以全面反映恶意程序的行为特征，因为恶意行为往往还与API函数的参数密切相关。因此，本文提出了一种结合动态分析与深度学习的新型恶意程序检测方法。
该方法使用了Cuckoo沙箱工具来模拟恶意程序的运行环境，通过沙箱提供的报告提取应用程序运行时的API调用序列，这包括API类型、函数名和参数。将这些API序列信息进行预处理后，结合Word2vec模型将API序列信息转换成词向量，以此来更好地理解API调用序列之间的关系。然后，基于卷积神经网络（CNN）构建恶意程序检测模型，利用深度学习模型强大的特征提取能力来分析API调用序列的特征，从而提高恶意程序检测的准确性。
文章还介绍了一个实验评估，使用VirusShare数据集对模型进行了测试。实验结果表明，结合API函数参数信息的检测模型在测试集上的平均准确率达到94.19%，远高于未增加参数特征的检测准确率，证明了引入API参数特征能有效提高检测恶意程序的准确率。
本文研究的意义在于，它不仅提供了一种有效检测恶意程序的新方法，还证明了深度学习在网络安全领域的应用潜力。通过对恶意程序行为特征的深入分析，该方法可以有效补充传统安全防御手段，提升安全防护的能力。
为了帮助读者更好地理解动态分析与深度学习结合的恶意程序检测方法，本文还着重介绍了以下几点知识点：
1. 深度学习在恶意程序检测中的应用：文章通过构建卷积神经网络模型，展示了如何将深度学习应用于恶意程序检测，并分析了其对特征提取的有效性。
2. API调用序列的提取与预处理：文章详细说明了从Cuckoo沙箱中提取API调用序列的过程，并对序列进行预处理以便于模型分析。
3. 实验评估与结果分析：通过对VirusShare数据集的测试，文章提供了检测方法的实验评估，验证了模型的有效性，并分析了API参数特征对检测准确率的提升作用。
4. 恶意程序检测方法的分类：文章详细介绍了静态分析和动态分析方法的区别和优劣，为读者提供了一个全面了解恶意程序检测方法的视角。
本文提出的基于动态分析和深度学习的恶意程序检测方法，通过结合动态分析与深度学习的优势，有效提升了检测恶意程序的准确性和效率。这一研究为网络安全领域提供了新的思路和解决方案，对于维护网络空间安全具有重要意义。同时，文章也展示了将API参数特征纳入检测模型可以有效提高检测率，这对于恶意程序检测技术的未来发展具有一定的指导意义。
