Windows API 序列与机器学习结合的恶意软件检测技术

"基于Windows API调用序列和机器学习的恶意软件检测" 在当前的网络安全环境中，恶意软件检测是一项至关重要的任务。这篇论文探讨了利用Windows API调用序列和机器学习技术来识别恶意软件的方法。恶意软件是未经用户同意就进入系统并可能造成危害的软件，其机器代码模式被称为签名。传统的防病毒软件依赖于病毒特征数据库，通过比对文件签名来检测潜在威胁。 在基于特征码的恶意软件检测中，有静态、动态和混合特征三种检测方式。静态检测主要分析二进制文件的静态属性，而动态检测则通过监控程序运行时的行为。这种方法通常涉及监控主机上运行进程的Windows API调用，因为API调用可以反映出程序的行为特征。 论文引用了多种相关研究方法，包括Naive Bayes、SVM（支持向量机）和Decision Tree等分类模型。Faraz Ahmed等人提出的方法是将Windows API调用序列作为机器学习输入，但仅监控API类别的最小子集，可能是为了减少计算复杂性和提高效率。Yi-Dong Shen等人采用面向对象基于效用的关联模型（OOA），挖掘API调用间的关联关系。Yanfang Ye等人则开发了智能恶意软件检测系统（IMDS），并通过后处理如CIDCPF进一步优化，形成了CIMDS系统。 新的检测方法特别关注使用API调用序列，并采用了基于分类的关联挖掘。其中的关键创新点是一个具有迭代学习过程的动态检测方法，它能够通过减少冗余规则来提高检测精确度和效率。4-grams作为一种关联特征，被用于构建API调用的复合特征集，这些特征被输入到检测器中以产生最终的警报。 一个典型的恶意软件检测系统包含两大部分：样本特征提取和分类标记。特征提取阶段，系统会捕捉样本程序的Windows API调用序列，通过4-grams对API调用进行建模。在离线阶段，系统会从恶意软件数据库和非恶意软件样本中收集数据，使用API调用追踪器记录相关进程的调用序列。这种方法在确保检测准确性的同时，也提高了检测速度，为实时的恶意软件防护提供了有效手段。