使用Windows API序列与机器学习的恶意软件检测技术

"MalwareDetectionusingWindowsApiSequenceandMachineLearning" 这篇论文主要探讨了一种基于Windows API调用序列和机器学习的恶意软件检测方法。作者Chandrasekar Ravi和R Manoharan来自印度Pondicherry Engineering College的计算机科学与工程系。论文的核心在于实时监控程序执行行为，以区分主机计算机上的良性与恶意进程。 传统的运行时恶意软件检测方法通常依赖于Windows API调用中的信息。而提出的新型检测系统则利用了API调用的顺序作为关键特征。通过使用3阶马尔可夫链（即4-grams）模型来捕获API调用之间的序列关系，这种复合特征集随后被输入到恶意软件检测系统中，以触发最终警报。 在分类方法上，论文采用了关联挖掘技术，因为它比传统的基于朴素贝叶斯、支持向量机和决策树的 数据挖掘检测系统能提供更高的检测精度。此外，该系统关注的是一个最小的API类别子集，这在保持高检测准确性的前提下，减少了需要监控的API数量，从而降低了系统的复杂性。 为了进一步优化，论文中还提到了去除冗余规则以减少生成规则的数量。这种方法有助于降低系统开销，提高效率。此外，通过这种方式，系统可以更专注地针对那些对恶意行为最为敏感的API，从而提高检测的针对性和准确性。 这篇论文为实时恶意软件检测提供了一种新颖且有效的方法，利用API调用的序列模式和关联挖掘的分类技术，提高了识别恶意软件的能力，同时减少了系统资源的需求。这种方法对于网络安全领域具有重要的理论和实践意义，特别是在面对不断演变和复杂的恶意软件威胁时。