24、上下文感知可重构安全智能电网软件框架与新型恶意软件严重程度分类系统

最新推荐文章于 2025-12-10 19:57:06 发布

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分类专栏： ICSOFT 2021：软件技术前沿与趋势文章标签：智能电网上下文感知可重构软件框架

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上下文感知可重构安全智能电网软件框架与新型恶意软件严重程度分类系统

上下文感知可重构安全智能电网软件框架

在智能电网领域，提出了一种基于上下文变化开发可重构应用程序的软件框架。该框架架构由四层组成，反映了上下文数据处理的各个阶段：
1. 重新配置层（Reconfiguration Layer） ：负责数据收集和上下文推理。
2. 上下文控制层（Context Control Layer） ：可检查重新配置决策的不同方面，如智能性、时机、功能性、协调性和安全问题。该层主要依赖一个称为控制器的核心元素，它代表了应用程序的主要逻辑。
3. 服务层（Services Layer） ：以服务的形式封装系统功能。
4. 通信层（Communication Layer） ：负责系统服务的表示。

该框架扩展了相关概念，明确了上下文与重新配置之间的关系。通过案例研究，展示了基于上下文感知的重新配置决策过程。同时，详细阐述了控制器逻辑，并开发了新的案例，如扩展的上下文本体和不同的安全技术。

新型神经网络恶意软件严重程度分类系统

随着时间的推移，恶意软件程序变得越来越复杂和多样化，对计算机用户构成了日益严重的威胁。不同的恶意软件因其目标和功能不同，具有不同的潜在危害。

研究背景

目前，大多数恶意软件分类研究集中在检测或识别恶意软件家族，而对自动识别恶意软件样本的严重程度关注较少。然而，恶意软件的严重程度各不相同，合理分配资源来应对不同严重程度的恶意软件对于减少潜在损失至关重要。因此，开发一个基于人工智能的严重程度分类系统对于恶意软件分析师及时识别恶意软件的严重程度至关重要。

现有分类方法

签名基方法 ：商业杀毒产品中最常用的恶意软件分类方法。如果可执行文件包含与某类恶意软件相关的签名，则将其归为该类。但这种方法在识别现有恶意软件的显著变体或新恶意软件样本时存在局限性，因为恶意软件作者可以在保持功能的同时避免使用签名。
机器学习基方法 ：为了克服签名基方法的局限性，提出了基于机器学习的恶意软件分类方法。这些方法基于从已知恶意软件样本中识别的模式来识别已知恶意软件的显著变体或新恶意软件样本。

恶意软件严重程度分类的挑战

与恶意软件家族分类相比，恶意软件严重程度分类更具挑战性，主要原因如下：
1. 行为和功能的多样性 ：每个严重程度级别的恶意软件程序可能表现出不同的行为和功能，存在许多不同且独立的模式来指示严重程度级别，增加了分类问题的复杂性。
2. 严重程度级别之间的关系 ：严重程度分类不是一个普通的分类问题，其中所有类之间的关系是平衡的。在严重程度分类中，较高的严重程度级别支配较低的严重程度级别。如果一个程序具有不同严重程度级别的行为，则应将其分类为最严重行为的级别。
3. 无法仅通过功能相似性进行分类 ：恶意软件家族分类可以通过分析未知样本与恶意软件家族之间的功能相似性来完成，但严重程度排名不能。当一个恶意软件程序包含超过某一级别程序的平均行为数量时，应将其分类到更高的级别；或者当一个恶意软件程序的大多数行为处于低严重程度级别，而只有少数行为处于高严重程度级别时，它属于较高级别。

问题定义

恶意软件严重程度分类问题可以定义为：给定一组可执行文件E和一组指示E中可执行文件严重程度级别的标签L，对于一个未知的可执行文件exe（exe ∉ E），构建一个基于E和L的分类模型M，以确定exe所属的严重程度级别。

方法

提出了一种基于神经网络的恶意软件严重程度分类方法，其工作流程如下：

graph LR
    A[Executable] --> B[Disassembling]
    B --> C[Asm2Vec Representation Learning]
    C --> D[Function Representation Database]
    D --> E[Discriminative Clustering]
    E --> F[Function Cluster Database]
    F --> G[Function Clone Search]
    G --> H[Classification with Neural Network]
    I[Training] --> J[Feature Vector Formation]
    J --> K[Neural Network Training]
    K --> L[Trained Neural Network]
    M[Test] --> N[Feature Vector Formation]
    N --> H

功能表示学习 ：使用IDA Pro对训练样本进行反汇编，得到其汇编函数。然后应用Asm2Vec计算汇编函数的向量表示，使得语义相似的汇编函数在向量表示上具有较大的余弦相似度。
判别式功能聚类 ：将语义等价的汇编函数分组到一个簇中。通过判别式聚类算法，识别具有高判别能力的簇，这些簇可以用于区分不同类别的恶意软件样本。具体步骤如下：
- 应用一组局部敏感哈希（LSH）函数对汇编函数进行分组，将具有相同哈希值的汇编函数放入同一个桶中。
- 在每个桶中，使用加权快速联合路径压缩算法将汇编函数聚合到簇中。
- 过滤掉判别能力较低的簇，因为它们对于区分不同类别的恶意软件样本没有太大的信息价值。

通过以上方法，该研究旨在提高恶意软件严重程度分类的准确性，为恶意软件防御提供更有效的支持。

上下文感知可重构安全智能电网软件框架与新型恶意软件严重程度分类系统

实验评估

为了验证所提出的基于神经网络的恶意软件严重程度分类方法的有效性，进行了一系列实验。实验结果表明，该方法在恶意软件严重程度分类问题上优于先前提出的机器学习方法。

以下是实验评估的详细信息：
|评估指标|评估结果|
| ---- | ---- |
|准确率|高于先前方法|
|召回率|表现良好|
|F1值|优于对比方法|

通过这些实验结果，可以看出所提出的方法在恶意软件严重程度分类方面具有显著的优势。

局限性与未来工作

虽然所提出的方法在实验中取得了较好的效果，但仍然存在一些局限性。例如，该方法可能对某些新型恶意软件的严重程度分类不够准确，因为这些新型恶意软件的行为和功能可能与训练数据中的样本有所不同。

未来的研究工作将主要集中在以下几个方面：
1. 结合云计算资源 ：研究如何利用云计算资源来部署该框架的应用程序。云计算的虚拟化技术为IT基础设施的管理提供了有前景的解决方案，但需要进一步研究一些挑战，特别是互操作性方面的问题。
2. 优化分类模型 ：不断改进基于神经网络的恶意软件严重程度分类模型，提高其对新型恶意软件的分类准确性。可以考虑引入更多的特征和优化算法，以增强模型的泛化能力。
3. 扩展应用场景 ：将该方法应用到更多的领域，如物联网安全、移动设备安全等，以应对不同场景下的恶意软件威胁。

总结

本文介绍了两个重要的研究成果：上下文感知可重构安全智能电网软件框架和新型神经网络恶意软件严重程度分类系统。

上下文感知可重构安全智能电网软件框架为智能电网的可重构应用程序开发提供了有效的解决方案。该框架的四层架构能够有效地处理上下文数据，实现智能电网的安全和高效运行。

新型神经网络恶意软件严重程度分类系统针对现有恶意软件分类方法在严重程度分类方面的不足，提出了一种基于神经网络的分类方法。通过功能表示学习和判别式功能聚类，该方法能够准确地对恶意软件的严重程度进行分类，为恶意软件防御提供了有力的支持。

这两个研究成果在各自的领域都具有重要的意义，有望为智能电网和网络安全领域的发展做出贡献。

graph LR
    A[当前研究成果] --> B[上下文感知可重构安全智能电网软件框架]
    A --> C[新型神经网络恶意软件严重程度分类系统]
    B --> D[应用于智能电网]
    C --> E[应用于恶意软件防御]
    D --> F[提高智能电网安全性和效率]
    E --> G[准确分类恶意软件严重程度]
    F --> H[促进智能电网发展]
    G --> I[增强网络安全防护]

通过上述研究和未来的工作展望，我们可以期待在智能电网和网络安全领域取得更多的突破和进展。