2、人工智能在网络安全分析中的应用：恶意可执行文件检测与分类

人工智能在网络安全分析中的应用：恶意可执行文件检测与分类

在当今不断发展的数字环境中，网络威胁日益复杂，传统的网络安全防护手段面临着巨大的挑战。人工智能（AI）与网络安全的融合为应对这些挑战提供了新的解决方案。本文将深入探讨恶意可执行文件的分析和检测技术，以及一种基于静态分析的恶意代码分类系统。

1. 恶意可执行文件分析与检测技术

1.1 恶意软件概述

恶意软件（Malware）是指为了对系统造成损害而创建的指令集。随着恶意软件的不断增加，安全公司识别它们变得越来越困难。传统上，安全公司和杀毒软件供应商使用基于签名的方法，将恶意程序与已知恶意软件签名数据库进行比较来识别它们。然而，这种方法在检测新的恶意软件样本时效果不佳，因为需要不断更新签名数据库。

1.2 静态分析与动态分析

• 静态分析 ：通过检查程序的二进制代码来提取特征，并构建模型以区分危险和有用的文件。但静态分析容易被恶意软件作者使用的代码混淆技术（如变形和多态方法）规避，因此可能不可靠。
• 动态分析 ：在安全环境中运行软件以观察其行为。这种方法可以揭示恶意软件作者使用的代码混淆策略，并且对压缩文件效果较好。但动态分析需要在安全环境中进行，以防止系统损坏，并且可能耗时。此外，恶意软件在虚拟环境中的行为可能与实际环境不同，导致行为记录不准确。

将静态和动态分析技术结合起来，可以得到更有效和可靠的恶意软件检测策略。

1.3 恶意可执行文件的分类

恶意可执行文件主要分为以下几类：
-