恶意代码检测：现状、趋势与未来导向的计量分析

该篇论文深入探讨了恶意代码检测领域的研究前沿和未来发展趋势，主要通过对近16年来CNKI中文期刊和Web of Science (WOS) 数据的计量分析来展开。作者运用CiteSpace可视化工具，系统性地回顾了国内外学者在恶意代码检测方面的关注焦点、研究脉络演变规律、共性和差异性，以及当前的研究现状。 首先，随着互联网技术的飞速发展，恶意代码的威胁日益严重。据统计，自2014年起，恶意代码数量迅速增加，如赛门铁克和卡巴斯基提供的数据分别显示了全球范围内的恶意代码增长趋势。这促使恶意代码检测成为保障网络安全的重要课题。计量分析方法，作为一种强大的数据分析工具，通过数学和统计学手段揭示文献数据特征，在网络舆情分析、情报分析等领域广泛应用。 论文着重分析了恶意代码检测研究的动态，指出当前的研究正处于增长阶段，特别是在手机客户端和Web应用安全等领域取得了显著进展。然而，研究中也暴露出一些典型问题，如检测技术的更新速度、对抗性样本的应对策略、跨平台兼容性等挑战。作者通过对国内外研究进展的对比，揭示了不同研究群体的优势和不足。 此外，论文对未来恶意代码检测研究的发展方向进行了展望，包括但不限于深度学习在恶意代码识别中的应用、多模态数据融合、实时监控和自我修复技术等方面。这些预测为国内相关研究提供了有价值的参考和指导，鼓励研究人员在现有基础上进一步深化理解和创新。 这篇论文不仅总结了恶意代码检测领域的研究成果，还为理解其发展趋势和面临的挑战提供了有价值的信息，对于推动我国在这个关键领域的研究具有重要意义。通过文献计量学和可视化分析，论文构建了一个全面而深入的视角，帮助读者把握恶意代码检测领域的学术脉络和未来动向。