基于模糊识别恶意代码检测技术的研究

• 作者: 刘庆杰 潘志安 王小英 陈丹琪
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 模糊识别 恶意代码 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 189-192
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

在恶意代码检测的过程中，假设恶意代码隐藏的比较深，很难对恶意代码特征进行完整、准确的提取。利用传统算法进行恶意代码检测，恶意代码的分布情况都是未知的，没有充分考虑到不同类别代码特征之间的差异性，降低了恶意代码检测的准确性。为此，提出基于模糊识别的恶意代码检测方法。根据支持向量机相关理论，提取恶意代码特征，并将上述特征作为恶意代码识别的依据。建立模糊识别辨别树，计算识别对象属于恶意代码的概率，实现恶意代码的检测。实验结果表明，利用改进算法进行恶意代码检测，能够极大提高检测的准确性。