14、深度学习在恶意软件识别与分类中的应用

深度学习在恶意软件识别与分类中的应用

随着恶意软件种类的不断增加，用户面临的安全问题日益严峻。黑客利用多态性等技术加速恶意软件的构建，使得安全厂商在检测和分类潜在威胁时面临巨大挑战。传统的基于签名的检测方法在面对未知恶意软件时显得力不从心，因此，深度学习等新技术在恶意软件检测领域的应用变得尤为重要。

恶意软件检测方法

恶意软件的检测可以在两个阶段进行：
1. 执行前检测 ：在恶意软件文件执行之前检测它们，以防止其感染终端。
2. 感染后检测 ：检测已感染的终端，以减少或阻止感染的扩散。

常见的恶意软件检测方法有以下两种：
- 基于异常的检测 ：该系统能够检测与正常活动相比的任何异常活动，并通过准确的检测机制防止进一步的攻击。它是数据挖掘的一部分，用于检测偏离数据集正常行为的数据点、事件或观察结果。例如，对于大型数据实例，会在各个测量方面比较距离或相似度，然后通过检查参数的变化来确定正常参数与异常参数的差异。
- 基于签名的检测 ：用于检测病毒、蠕虫、特洛伊木马等软件威胁，对已知威胁的检测非常有用。入侵者的签名是用户的一种相似或常见模式，如一封带有有趣主题的电子邮件附件，或声称是管理员的远程登录。如果观察到两个参数之间存在差异，将向用户生成警报消息；否则，网络中的数据将正常流动。

基于签名的检测流程如下：
1. 检测到未知类型的恶意软件。
2. 将新识别的恶意软件的签名或数字足迹添加到数据库中。
3. 更新杀毒程序，包含新检测到的签名。