7、机器学习在恶意软件检测中的高级应用

机器学习在恶意软件检测中的高级应用

1. 基于机器学习的恶意软件检测基础

1.1 处理数据集与模型训练

在基于机器学习的恶意软件检测中，首先要加载预定义的数据集。使用 scipy.sparse.load_npz 加载函数来加载之前保存的稀疏矩阵。示例代码如下：

import numpy as np
from scipy import sparse
import scipy
X_train = scipy.sparse.load_npz("training_data.npz")
y_train = np.load("training_labels.npy")
X_test = scipy.sparse.load_npz("test_data.npz")
y_test = np.load("test_labels.npy")

接着，在数据上训练一个基本的决策树模型。为了衡量性能，使用平衡准确率分数，它常用于处理不平衡数据集的分类问题。平衡准确率是每个类别的召回率的平均值，最佳值为 1，最差值为 0。

1.2 处理类别不平衡问题

• 使用类权重 ：通过调整决策树以适应不平衡数据集，平衡模式会根据输入数据中类别的频率自动调整权重，公式为 n_samples / (n_classes * np.bincount(y)) 。
• 上采样 ：随机复制少数类别的观测值，以增强少数类别的信