抗混淆恶意代码变种识别：动态污点分析与行为特征提升

恶意代码变种识别系统的技术研究 在当今的信息安全领域，恶意代码变种已成为一个严重的挑战，由于混淆技术的广泛应用，恶意代码能够通过改变自身的代码特征来逃避传统基于代码特征的检测手段，从而在短时间内生成大量难以辨识的新变种，对信息系统的安全构成了极大威胁。针对这一问题，本文提出了一种创新的抗混淆恶意代码变种识别方法。 该方法的核心是采用了可回溯的动态污点分析技术，这是一种动态分析策略，能够跟踪恶意代码在执行过程中的行为变化，即使面对混淆后的代码也能捕捉到其潜在的执行路径和操作逻辑。动态污点分析结合触发条件处理引擎，实现了对恶意代码及其变种的精细化分析，深入挖掘隐藏的行为模式，以此形成能够区分不同恶意代码类别的特征。 为了提高识别精度，文中还探讨了特征融合优化策略，通过对多维度特征的整合和处理，增强特征的稳定性和区分性。同时，权值匹配技术也被应用于特征选择和比较，以确保在混淆情况下的有效识别。这种方法能够更有效地对抗混淆技术，提高恶意代码变种的识别能力。 作者们通过严谨的实验验证了这种识别方法的有效性，结果显示，它在识别恶意代码及其混淆变种方面表现优异，能够在复杂的安全环境中准确地识别出潜在的威胁。论文的研究成果对于提升网络安全防护体系的智能化和鲁棒性具有重要意义。 关键词：恶意代码变种、动态污点分析、行为分析、混淆技术。该研究不仅对恶意代码防御技术有所突破，也为后续的相关研究提供了新的思路和技术支撑，对于保障信息系统安全具有实际应用价值。这篇毕业设计作品充分展示了在现代信息技术背景下，利用机器学习和人工智能技术应对恶意代码挑战的前沿实践。