基于行为分析的主动木马检测算法研究与应用

本文主要探讨了"基于特征行为分析的木马病毒检测技术的研究"，针对木马病毒的威胁，提出了一个创新的主动防御策略。研究者邹维福、张翼英、张素香和杨成月在文章中强调了利用木马病毒的行为特性和数据挖掘的相似度技术来设计检测和预防算法。 首先，他们关注木马病毒的特征码和行为模式，通过规则化这一步骤，构建了一个初始的木马病毒规则库。规则化是关键环节，它确保了检测系统的稳定性和准确性，能够有效地识别出恶意代码的行为模式。 接着，他们设计了一套高效的进程行为特征捕捉与分析流程，运用聚类分析方法对这些行为特征进行规范化处理。聚类分析有助于将相似的行为归类，进一步提升检测系统的精确性，减少误报率。 文章的核心部分是采用了主动对比法，即将规则库中的行为特征与实时系统中的进程行为进行比较，通过计算相似度来识别可疑进程。这种主动防御策略能及时响应并阻止潜在的木马活动，弥补了静态测试技术依赖于预先定义规则的不足，同时降低了对系统性能的影响。 最后，通过实验分析，研究结果表明该算法具备自主学习的能力，能够随着新的威胁不断自我更新和完善规则，增强了其抵御新型木马的能力。此外，算法在兼顾静态测试技术的准确性和动态测试技术的灵活性上取得了良好的平衡，提高了整体的安全防护效果。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种结合规则化、行为过滤和自学习的木马病毒检测方法，对于提升网络和系统的安全性具有实际应用价值。这一研究对于理解和应对现代复杂网络环境下的木马威胁，提供了新的思路和技术支持。