摘 要
本文研究利用机器学习技术进行恶意代码检测的可行性，并探索平衡检测准确率和效率的策略。通过对静态与动态特征的选择和提取、模型的选择和设计、数据预处理和增强、策略集成和算法优化等方面的分析，提出了一套基于机器学习的恶意代码检测策略。具体来说，利用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取，并对多种特征、多个模型以及多种算法进行策略集成。同时，采用数据增强和元学习等方法优化算法，以提高检测准确率。实验结果表明，所提出的机器学习检测技术可以有效提高恶意代码检测的准确率和效率，拓宽了恶意代码检测技术的研究领域。
关键词：机器学习、恶意代码、特征提取
Abstract
This paper studies the feasibility of using machine learning techniques for malicious code detection, and explores strategies to balance detection accuracy and efficiency. Through the analysis of static and dynamic feature selection and extraction, model selection and design, data preprocessing and enhancement, policy integration and algorithm optimization, a set of malicious code detection strategies based on machine learning is proposed. Specifically, convolutional neural networks and recurrent neural networks are used for feature extraction, and multiple features, multiple models and multiple algorithms are strategically integrated. At the same time, data augmentation and me ta-learning methods are used to optimize the algorithm to improve the detection accuracy. Experimental results show that the proposed machine learning detection technology can effectively improve the accuracy and efficiency of malicious code detection, and broaden the research field of malicious code detection technology.
Keyword: Machine learning、Malicious code、Feature extraction
目 录
引言 1
1恶意代码概述 1
1.1 恶意代码的定义 1
1.2 恶意代码的分类 2
1.3 恶意代码检测技术的发展现状 2
2恶意代码检测技术的问题分析 3
2.1 传统的基于规则和签名的检测技术在恶意代码数量快速增长的情况下的局限性 3
2.2 如何平衡恶意代码检测中的准确率和效率 3
3策略分析 4
3.1 特征选择和提取策略 4
3.2 模型选择和设计策略 5
3.3 数据预处理和增强策略 5
3.4 策略集成和算法优化 6
4关键技术分析 7
4.1 数据分析和可视化技术的应用 7
4.2 异常检测和威胁情报的应用 8
4.3 神经网络和深度学习的应用 9
结语 9
参考文献 10
本文研究利用机器学习技术进行恶意代码检测的可行性，并探索平衡检测准确率和效率的策略。通过对静态与动态特征的选择和提取、模型的选择和设计、数据预处理和增强、策略集成和算法优化等方面的分析，提出了一套基于机器学习的恶意代码检测策略。具体来说，利用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取，并对多种特征、多个模型以及多种算法进行策略集成。同时，采用数据增强和元学习等方法优化算法，以提高检测准确率。实验结果表明，所提出的机器学习检测技术可以有效提高恶意代码检测的准确率和效率，拓宽了恶意代码检测技术的研究领域。
关键词：机器学习、恶意代码、特征提取
Abstract
This paper studies the feasibility of using machine learning techniques for malicious code detection, and explores strategies to balance detection accuracy and efficiency. Through the analysis of static and dynamic feature selection and extraction, model selection and design, data preprocessing and enhancement, policy integration and algorithm optimization, a set of malicious code detection strategies based on machine learning is proposed. Specifically, convolutional neural networks and recurrent neural networks are used for feature extraction, and multiple features, multiple models and multiple algorithms are strategically integrated. At the same time, data augmentation and me ta-learning methods are used to optimize the algorithm to improve the detection accuracy. Experimental results show that the proposed machine learning detection technology can effectively improve the accuracy and efficiency of malicious code detection, and broaden the research field of malicious code detection technology.
Keyword: Machine learning、Malicious code、Feature extraction
目 录
引言 1
1恶意代码概述 1
1.1 恶意代码的定义 1
1.2 恶意代码的分类 2
1.3 恶意代码检测技术的发展现状 2
2恶意代码检测技术的问题分析 3
2.1 传统的基于规则和签名的检测技术在恶意代码数量快速增长的情况下的局限性 3
2.2 如何平衡恶意代码检测中的准确率和效率 3
3策略分析 4
3.1 特征选择和提取策略 4
3.2 模型选择和设计策略 5
3.3 数据预处理和增强策略 5
3.4 策略集成和算法优化 6
4关键技术分析 7
4.1 数据分析和可视化技术的应用 7
4.2 异常检测和威胁情报的应用 8
4.3 神经网络和深度学习的应用 9
结语 9
参考文献 10
