19、机器学习在恶意软件进化检测中的应用

机器学习在恶意软件进化检测中的应用

1. 引言

恶意软件不断进化，给安全领域带来了巨大挑战。机器学习技术为检测恶意软件的进化提供了有效的手段。本文将介绍几种用于恶意软件进化检测的机器学习技术，包括逻辑回归、隐马尔可夫模型（HMM）、HMM2Vec和Word2Vec，并展示相关实验结果。

2. 相关技术原理

2.1 HMM2Vec编码

HMM2Vec编码源自训练好的隐马尔可夫模型（HMM），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，它依赖于Sigmoid函数（也称为逻辑函数）。Sigmoid函数的定义为：
[S(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}]
逻辑回归可视为线性回归的改进，它将概率转换到0到1的范围内，而线性回归的预测是无界的。Sigmoid函数的图像表明其输出必须在0到1之间。

3. 实验与结果

3.1 逻辑回归实验

将数据划分为重叠的一年时间窗口，滑动长度为一个月。最近一年时间窗口的所有样本设为+1类，当前月的样本设为 -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，尽管逻辑回归模型在样本分类上具有较高的准确性，但隐藏层的权重似乎未能提供关于恶意软件样本变化的清晰信息。

3.2 隐马尔可夫模型实验