2013年：基于机器学习的中间代码恶意软件检测深度解析

该论文《基于中间代码的恶意软件检测技术研究》发表于2013年11月的四川大学学报(自然科学版)第50卷第6期，作者为杨洪深、赵宗渠和王俊峰。论文的核心内容聚焦在利用中间代码进行恶意软件检测的技术上。中间代码作为机器语言和高级程序语言之间的抽象层次，它包含了易于理解的语义信息和控制结构信息，这些特性使得它能够真实反映出软件运行时的行为细节。 作者指出，通过对中间代码的语义信息进行分析，可以揭示恶意软件的行为模式和特性，这是检测过程中关键的一环。他们强调了利用控制流图对比中间代码的不同版本或阶段，以检测潜在的恶意行为。这种方法不仅考虑了整体的代码逻辑，还关注局部的执行路径，提高了检测的准确性。 论文进一步讨论了机器学习在软件安全领域的应用，尤其是在恶意软件检测中的重要性。机器学习提供了自动挖掘软件安全规则和模式的能力，使得基于中间代码的检测方法更为智能化和高效。作者对多种基于机器学习的中间代码处理和应用策略进行了深入的探讨，包括特征提取、模型训练、以及性能优化等步骤。 关键词如"恶意软件检测"、"中间代码"、"软件特征"和"机器学习"表明了论文的主要研究方向和方法论。论文的中图分类号为TP309.5，文献标识码设为A，文章编号为0490-6756(2013)06-1216-07，体现了其在计算机科学领域内的学术定位。 这篇论文为恶意软件检测技术的研究提供了一个系统性的视角，特别是在将机器学习融入中间代码分析方面的创新思路和实践，对于提高恶意软件的检测效率和准确度具有重要的理论和实际价值。