5、基于机器学习的恶意软件检测技术全解析

基于机器学习的恶意软件检测技术全解析

在网络安全领域，恶意软件的检测至关重要。随着黑客技术的不断发展，恶意软件的形式也日益复杂，传统的检测方法往往难以应对。本文将深入介绍基于机器学习的恶意软件检测技术，包括动态分析、文件类型检测、相似度测量以及N - gram提取等方面。

1. 动态分析与Cuckoo Sandbox的使用

动态分析是获取样本运行时信息的重要手段。Cuckoo Sandbox是一个灵活的框架，带有预建模块，可用于收集运行时信息。以下是使用Cuckoo Sandbox的具体步骤：
1. 打开Web门户 ：可以通过Web门户开始操作，也有命令行界面（CLI）可供选择。
2. 提交样本 ：选择要分析的样本。
3. 选择分析类型 ：确定具体的分析方式。
4. 查看分析报告 ：分析报告反映了Cuckoo Sandbox各模块的分析结果。例如，如果安装并使用了捕获流量的模块，报告的网络选项卡将包含捕获的数据。
5. 聚焦行为分析 ：重点观察API调用序列，这是检测恶意软件的重要特征集。

在生产环境中，为了便于成功分析，可以创建一个带有自定义数据收集模块的自定义沙箱，并配备反VM检测软件。

2. 利用机器学习检测文件类型

黑客常通过混淆文件类型将恶意文件潜入安全系统。例如，恶意的PowerShell脚本通常有.ps1扩展名，系统管理员可通过阻止执行所有.ps1文件来防范。但黑客可更改或删除扩展名，使