5、混合机器学习模型：恶意软件检测与密钥隔离签名方案

混合机器学习模型：恶意软件检测与密钥隔离签名方案

1. 恶意软件检测问题概述

恶意软件通常以嵌入式宏的形式存在，安装后可能会与攻击者建立远程连接，或者连接到命令与控制服务器（C2 服务器）。攻击者可以通过这些连接窃取数据，或者让恶意软件处于休眠状态，直到收到指令。例如，SolarWinds 供应链攻击中，攻击者在合法软件更新中插入恶意代码，长时间未被发现，并借此进行恶意活动。

检测这些恶意软件的关键因素包括下载的文件、文件结构、恶意软件的行为以及网络流量等。然而，手动检测这些威胁是一项繁琐且艰巨的任务。人工智能可以通过强大的机器学习或深度学习算法，简化和加速威胁检测过程，减少错误检测，更好地保护组织和个人。

我们将研究要解决的问题分为以下两类：
- P1 ：恶意网络流量检测问题。
- P2 ：恶意文件检测问题。

2. 提出的混合模型

我们提出的混合模型结合了支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法，用于解决上述两个问题。

2.1 支持向量机（SVM）

SVM 是一种线性模型，可用于分类和回归问题。它通过在数据集上绘制直线或超平面，将输入数据分为不同的类别。输入数据点绘制在超平面上，根据其所在的区域确定所属类别。SVM 可以解决线性和非线性问题，具有很强的适应性。

2.2 随机森林（RF）

随机森林是一种监督学习方法，基于集成学习技术。它将多个分类器组合成一个更精确的分类器，提高整体性能和学习效率。RF 也可用于回归和分类问题。

2.