19、机器学习在恶意软件演变检测中的应用

机器学习在恶意软件演变检测中的应用

1. 引言

恶意软件的不断演变给网络安全带来了巨大挑战，传统的检测方法往往难以应对。机器学习技术为恶意软件演变检测提供了新的思路和方法。本文将介绍几种机器学习技术在恶意软件演变检测中的应用，包括逻辑回归、隐马尔可夫模型（HMM）、HMM2Vec和Word2Vec，并对实验结果进行分析。

2. 相关技术介绍

2.1 HMM2Vec编码

HMM2Vec编码是从训练好的HMM中派生出来的，它能提供字母对之间相似性的有用信息。通过训练具有特定隐藏状态数N的HMM，可以获得任意维度的向量编码。在实验中，模型基于操作码（opcodes）进行训练，因此嵌入是相对于单个操作码的。

2.2 逻辑回归

逻辑回归广泛用于分类问题，它基于Sigmoid函数（也称为逻辑函数）。Sigmoid函数的定义为：
[S(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}]
逻辑回归可以看作是线性回归的一种改进，它将概率转换到0到1的范围内。

3. 实验与结果

3.1 逻辑回归实验

实验将数据划分为重叠的一年时间窗口，滑动长度为一个月。将最近一年时间窗口的样本作为+1类，当前月的样本作为 -1类，训练逻辑回归模型。通过计算模型权重向量之间的欧几里得距离来衡量模型的相似性，并在时间轴上绘制这些距离。然而，实验结果并不明确，虽然逻辑回归模型在样本分类上有较高的准确率，但隐藏层的权重似乎不能提供关于恶意软件样本变化的清晰信息。

以下是逻辑回归实验的步骤：
1. 将数据划分为重叠的一年时间窗口，滑动长