摘 要
随着网络技术的快速发展，恶意软件已成为网络安全领域的重要威胁，而混淆技术作为恶意软件逃避检测的主要手段，显著增加了传统检测方法的难度本研究旨在深入分析恶意软件中常见的混淆技术，并提出一种基于多层次特征提取与深度学习模型的应对策略通过构建包含静态、动态及行为特征的综合特征集，结合改进的卷积神经网络和长短期记忆网络，实现了对混淆恶意软件的高效检测实验结果表明，该方法在面对多种混淆技术时具有较高的检测准确率和较低的误报率，相较于传统方法展现出显著优势此外，本研究创新性地引入了自适应权重调整机制，以优化不同特征类型的贡献度，从而进一步提升了模型的鲁棒性和泛化能力最终结论显示，所提出的策略能够有效应对当前恶意软件中的复杂混淆挑战，为未来相关研究提供了新的思路和技术参考
关 键 词：恶意软件检测，混淆技术，多层次特征提取
ABSTRACT
With the rapid development of network technology, malicious software has become a significant threat in the field of cybersecurity, while obfuscation techniques serve as the primary means for malware to evade detection, substantially increasing the difficulty for traditional detection methods. This study aims to conduct an in-depth analysis of common obfuscation techniques employed in malicious software and proposes a countermeasure based on multi-level feature extraction and deep learning models. By constructing a comprehensive feature set that incorporates static, dynamic, and behavioral characteristics, combined with an improved convolutional neural network and long short-term memory network, an efficient detection mechanism for obfuscated malware is achieved. Experimental results demonstrate that this approach exhibits high detection accuracy and low false-positive rates when confronted with various obfuscation techniques, showing significant advantages compared to traditional methods. Additionally, this research innovatively introduces an adaptive weight adjustment mechanism to optimize the contribution of different feature types, further enhancing the robustness and generalization capability of the model. The final conclusion indicates that the proposed strategy can effectively address the complex obfuscation challenges present in current malicious software, providing new perspectives and technical references for future related research.
KEY WORDS：Malware Detection, Obfuscation Techniques, Multi-Level Feature Extraction
目 录
第1章 绪论 1
1.1 恶意软件检测与混淆技术背景 1
1.2 混淆技术应对策略的研究意义 1
1.3 国内外研究现状分析 2
1.4 本文研究方法与技术路线 2
第2章 混淆技术的分类与特征分析 3
2.1 混淆技术的主要类型 3
2.2 静态混淆技术的特征研究 3
2.3 动态混淆技术的机制剖析 4
2.4 混淆技术对检测系统的挑战 4
2.5 混淆技术发展趋势预测 5
第3章 现有恶意软件检测方法的局限性 6
3.1 基于签名的检测方法局限 6
3.2 基于行为的检测方法不足 6
3.3 基于机器学习的检测方法挑战 6
3.4 检测方法在对抗混淆中的瓶颈 7
3.5 提高检测方法适应性的思考 7
第4章 混淆技术应对策略的设计与实现 9
4.1 应对策略的核心原则与目标 9
4.2 基于静态分析的应对策略研究 9
4.3 基于动态分析的应对策略设计 9
4.4 结合人工智能的综合应对方案 10
4.5 应对策略的实际应用案例分析 10
结 论 12
参考文献 13
致 谢 14
