22、支持向量机相关技术在木马检测与数据隐藏中的应用

支持向量机相关技术在木马检测与数据隐藏中的应用

基于支持向量机的木马检测技术

在网络安全领域，木马检测至关重要。基于支持向量机（SVM）的木马检测技术应运而生，它主要由多个模块构成，整个检测过程分为训练和测试两个阶段。

1. 系统模块构成

   • 木马行为数据集模块 ：用于存储各种数据，涵盖从数据采集得到的原始数据、预处理后供其他模块使用的数据、SVM 训练后的测试模式以及部分检测规则。
   • SVM 训练模块 ：从木马行为数据集中提取样本行为，对木马的行为特征进行训练学习，从而揭示新的木马检测模式。
   • 木马检测模块 ：运用 SVM 训练模块的训练数据，与实时监控数据进行对比。
   • 系统响应模块 ：依据木马检测模块的结果做出响应，如删除、阻止等操作。

2. 检测过程阶段

   • 训练阶段 ：首先，通过数据预处理器将训练数据（已知的正常数据和木马数据）和测试数据转换为向量类型，以便 SVM 分类器能够识别。接着，使用 SVM 训练数据，获取相应的参数和支持向量。
   • 测试阶段 ：利用公式（6）对预处理后的测试数据进行分类，将结果提交到木马检测阶段，做出最终判断。