深度挖掘恶意代码网络行为：自动分析系统设计与优化

恶意代码自动分析系统的研究是一篇发表于2014年10月《通信学报》的文章，由赵毅、龚俭和杨望三位作者来自东南大学计算机科学与工程学院。该研究聚焦在网络安全领域的一个关键课题上，即对恶意代码的网络行为进行深入分析。当前，由于许多现有系统在分析恶意代码网络行为方面存在不足，比如分析的全面性和深度不够，论文首先对恶意代码的功能模块进行了归纳总结，提出了一种更为全面的网络行为分析框架。 论文强调了对恶意代码在网络空间中的活动进行细致研究的重要性，包括但不限于代码的传播、感染、通信、隐藏和逃避检测等各个环节。为了改进现有的分析方法，作者对比了多个已有的恶意代码分析系统，最终选择了CUCKOO系统作为研究的基础平台。CUCKOO以其特定的优势，如高效的数据处理和分析能力，被选中作为优化和扩展的基础。 通过对CUCKOO系统的实例分析，作者详细探讨了如何利用这个平台进行网络行为分析，并提出了一系列优化方案，旨在提升系统的性能和准确性。这些优化可能涉及算法优化、数据结构调整、以及与现有安全策略的集成等方面，以更好地识别和抵御各种恶意代码威胁。 此外，论文的关键词包括网络安全、恶意代码和自动分析，表明了研究的核心内容是结合自动化技术来增强网络安全防护，减少人工干预的需求，提高整体的安全防御水平。该研究不仅具有理论价值，也对实际的网络安全实践具有重要的指导意义。 这篇论文对于恶意代码自动分析系统的设计和改进提供了深入的理论支持和技术路线，对于网络安全领域的研究人员和防御者来说，具有很高的参考价值。通过理解和应用这些研究成果，可以提升网络安全防护体系的效能，应对日益复杂的网络威胁。