基于深度学习的语义分析恶意JavaScript检测方法

本文主要探讨了"基于语义分析的恶意JavaScript检测技术"这一主题，针对JavaScript在Web应用中的广泛应用所带来日益严重的安全威胁，特别是由于其动态执行特性被恶意攻击者滥用的情况。JavaScript病毒在2018年的腾讯反病毒实验室报告中占据了显著的比例，强调了对其进行有效检测的必要性。 传统的恶意JavaScript检测方法包括静态检测、动态检测和动静态结合的技术，但这些方法可能存在局限性。为此，作者陈典超和王晨提出了一种新颖的检测模型，采用了基于语义分析的静态检测策略。该模型的核心步骤是首先通过抽象语法树（AST）的形式解析JavaScript代码，以克服代码混淆带来的挑战。在这个过程中，代码被分解为其深层次的结构，以便更好地理解其潜在含义和意图。 模型中采用了深度双向长短期记忆（LSTM）网络，这是一种递归神经网络，能够处理序列数据并捕捉上下文语义信息。LSTM的优势在于它能记住先前输入的信息，并在后续分析中提供有用的上下文，这对于理解复杂的JavaScript代码尤其重要。此外，深度概率卷积神经网络（DPCNN）被用于关键特征的提取，以进一步增强模型的表达能力和检测准确性。 为了评估模型的性能，作者采用五折交叉验证的方法，即将数据集分为训练集和测试集，确保模型的泛化能力。具体来说，他们采用了训练集：测试集 = 4：1的比例，并将其与机器学习模型进行了比较。结果显示，基于语义分析的恶意JavaScript检测模型表现出色，其准确率高达98.5%，显示出很高的检测效率和精确度。 本文的研究不仅关注于技术细节，还涵盖了相关的学术领域，如电子设计工程中的信息安全，以及计算机科学中的恶意软件检测技术。关键词包括恶意JavaScript检测、深度学习、双向长短期记忆、DPCNN以及五折交叉验证，这些关键词揭示了文章的主要研究内容和方法。这篇文章为提升Web安全提供了创新的解决方案，对于抵御JavaScript恶意代码攻击具有重要的实践价值。