基于行为图谱筛的恶意代码可视化分类算法.docx

【基于行为图谱筛的恶意代码可视化分类算法】 在网络安全领域，恶意代码一直是重要的研究对象。自1988年Morris蠕虫事件以来，恶意代码的威胁不断加剧，其破坏力和多样性使得防范措施面临巨大挑战。近年来，恶意软件被广泛用于非法活动，如敲诈勒索、远程控制和信息窃取，这进一步凸显了恶意代码检测和分类技术的重要性。 恶意代码可大致分为病毒、蠕虫、远控木马、僵尸程序和勒索软件等类型，每种类型都有独特的特征和行为模式。由于恶意软件作者不断修改和混淆代码，导致同一家族的样本表现出多态性，增加了分析的复杂性。因此，研究恶意代码的自动化分类方法变得至关重要。 机器学习技术在此背景下得到了广泛应用。它能提供稳定的分类效率，并能灵活提取特征，从而替代人工手动分类。国内的研究中，如任卓君等人提出基于操作码频率的分析方法，但这种方法过于依赖单一特征；谭杨等人则采用深度自编码器和XGBoost，但算法参数过多，调参复杂；刘亚姝利用simHash进行特征提取，但增加了复杂度。此外，曾娅琴等人利用轻量级神经网络进行分类，也有一定的局限性。 国际上，Raman等人分析PE结构提取特征，但对样本质量要求高；KIM等人采用卷积门控递归神经网络，但模型复杂；MA等人则通过多维序列特征提取和注意力机制，构建新的分类框架。SHABTAI等人利用OpCode n-gram模式，而SUN等人结合静态分析和RNN、CNN，减少了对标签的依赖。 然而，大多数研究并未充分利用恶意代码的行为特征进行图谱分析。行为图谱能够全面展现恶意软件的内部操作流和行为特征，有助于识别噪声并降低深度学习检测的规避。本文提出的“基于行为图谱筛的恶意软件可视化分类方法”，旨在通过构建行为图谱，清除噪声，简化样本，突出关键特征，降低训练复杂度。 方法描述如下： 1.1 图谱预处理 通过对恶意代码样本的汇编指令流进行分析，提取程序行为指纹。接着，利用知识图谱的特性，将指纹内容转化为图谱形式，生成每个样本的图谱筛。图谱结构通常包括反编译头部信息、PE头部信息和各区段信息，重点关注的指令区包含了关键行为。 此方法通过图谱预处理，可以直观地发现和去除噪声，防止攻击者通过微小修改逃避检测。之后，使用筛选后的样本进行可视化分析和操作码分析，最后借助随机森林等分类算法进行分类。 本研究创新性地提出了一种结合行为图谱和知识图谱的恶意代码分类方法，旨在通过图谱可视化和噪声清除，提高分类的准确性和效率，为恶意代码的检测和防护提供了新的思路。这种方法不仅可以提升现有技术的性能，还为未来的研究打开了新的可能，尤其是在应对日益复杂的恶意代码威胁时。