摘 要
随着网络攻击手段的不断演进，恶意软件已成为网络安全领域的重要威胁之一，传统基于特征码的检测方法逐渐难以应对日益复杂的变种恶意软件。为解决这一问题，本文提出了一种基于强化学习的恶意软件检测模型，旨在通过智能化的学习机制提升检测效率与准确性。研究结合深度学习与强化学习技术，构建了一个多层次的检测框架，其中强化学习算法用于优化特征选择过程，从而提高模型对未知恶意软件的泛化能力。具体而言，该模型利用Q-learning算法动态调整特征权重，并结合卷积神经网络提取恶意软件的行为特征，最终实现对恶意样本的高效分类。实验结果表明，相较于传统机器学习方法及静态特征检测模型，所提方法在检测准确率和召回率上均表现出显著优势，特别是在面对零日攻击时展现出更强的适应性。此外，本研究创新性地引入了环境反馈机制，使模型能够在实际应用中持续优化性能。总体而言，该研究不仅为恶意软件检测提供了新的技术路径，还为强化学习在网络安全领域的深入应用奠定了理论基础，具有重要的学术价值和实践意义。
关键词：恶意软件检测；强化学习；Q-learning；卷积神经网络；零日攻击
目 录
摘 要 III
ABSTRACT IV
1 绪论 1
1.1 恶意软件检测的研究背景与意义 1
1.2 强化学习在恶意软件检测中的应用现状 1
1.3 本文研究方法与技术路线 2
2 强化学习基础理论与关键技术 2
2.1 强化学习的基本概念与框架 2
2.2 常见强化学习算法及其特点 3
2.3 面向恶意软件检测的强化学习优化 3
2.4 强化学习在动态环境中的适应性分析 4
2.5 强化学习模型的评估指标体系 4
3 恶意软件特征提取与建模方法 5
3.1 恶意软件的行为特征分析 5
3.2 特征提取的技术挑战与解决方案 5
3.3 强化学习驱动的特征选择机制 6
3.4 恶意软件检测模型的设计与构建 6
3.5 模型训练与验证的数据集构建 6
4 基于强化学习的恶意软件检测模型实现与评估 7
4.1 检测模型的系统架构设计 7
4.2 强化学习算法在模型中的具体应用 7
4.3 实验环境与实验设计方法 8
4.4 检测性能的对比分析与结果讨论 9
4.5 模型局限性与未来改进方向 9
结论 11
致 谢 12
参考文献 13
