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详解基于机器学习的恶意代码检测技术

摘要:由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率,并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。 本文分享自华为云社区《[当人工智能遇上安全] 4.基于机器学习的恶意代码检测技术详解》,作者: eastmount。 随着互联网的繁荣,现阶段的恶意代码也呈现出快速发展的趋势,主要表现为变种数量多、传播速度快、影响范围广。在这样的形势下,传统的恶意代码检测方法已经无法满足人们对恶意代码检测的要求。比如基于签名特征码的恶意代码检测,这种方法收集已知的恶意代码,以一种固定的方式生成特定的签名,维护这样的签名库,当有新的检测任务时,通过在签名库中检索匹配的方法进行检测。暂且不说更新、维护签名库的过程需要耗费大量的人力物力,恶意代码编写者仅仅通过混淆、压缩、加壳等简单的变种方式便可绕过这样的检测机制。 为了应对上面的问题,基于机器学习的恶意代码检测方法一直是学界研究的热点。由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系,更加充分地利用恶意代码的信息,因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准...

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