27、利用字符串核进行恶意软件检测

利用字符串核进行恶意软件检测

在当今数字化的时代，恶意软件的威胁日益严重，传统的基于签名的检测方法在面对新型恶意软件时显得力不从心。本文将介绍一种基于机器学习的动态分析方法，利用支持向量机（SVM）和字符串子序列核（SSK）来检测恶意软件，有效应对传统方法的不足。

传统方法的局限与动态分析的兴起

传统的基于签名的恶意软件检测方法，在没有先验样本用于生成签名的情况下存在明显劣势。例如，利用“零日漏洞”（在野外尚未出现过的漏洞）的新型恶意软件，很难通过基于签名的方法检测出来。为了解决这些问题，基于动态机器学习的分析方法应运而生。

动态分析主要分析恶意软件的行为，而非静态代码，这样可以绕过传统的代码混淆技术。因为即使代码被混淆，恶意行为仍然存在且可被分析。此外，机器学习技术能够泛化并学习恶意软件的特征，将其与良性软件区分开来，这对于检测新型恶意软件和应对零日漏洞威胁非常有效。

然而，动态分析方法也并非完美无缺。虽然混淆行为比混淆代码更困难，但并非不可能。动态分析通常容易受到一类称为模仿攻击的攻击，攻击者试图在表面上表现得像良性程序，同时秘密执行恶意操作。此外，动态分析的时间复杂度高，需要处理大量的数据，这使得实际应用变得困难。

基于SVM和SSK的恶意软件检测方法

为了解决上述问题，本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和字符串子序列核（SSK）的实用机器学习方法。该方法通过系统调用跟踪来建模进程行为，并在线对进程行为进行分类。

背景知识

• 支持向量机（SVM） ：SVM是一种最大间隔超平面分类器。给定一个训练集 $X = {(x