基于机器学习的恶意软件分类识别研究

作者：张雨薇; 黄迎春

来源：科技资讯, 2018, 16(30): 9-11.

DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2018.30.009

• 恶意软件
• 检测技术
• 机器学习
• 特征类型

恶意软件的日益增长是对网络世界最大的威胁,基于签名的检测对于恶意软件检测率较低,局限性大,因此提出基于机器学习的恶意软件检测技术来代替传统的签名检测。根据沙箱中提取软件的特征类型包括注册表和API函数调用,并量化数据,使用机器学习的模型对此数据进行分类识别,并取得了较好的分类效果。

• 单位
  沈阳理工大学; 东北大学