静态多特征融合的恶意软件分类技术及应用

"该文提出了一种基于静态多特征融合的恶意软件分类方法，通过提取可执行文件的字节视图、汇编视图和PE视图等三个方面特征，结合特征融合和分类器集成学习来提升模型的泛化能力，以应对恶意软件的快速增长和复杂性，特别是那些采用多态、加壳、混淆等技术规避传统检测手段的样本。实验证明，该方法在恶意软件家族分类上表现出高效率和准确性，F1-score达到了93.56%。" 恶意软件分类是网络安全领域的重要研究课题，随着网络犯罪的日益猖獗，恶意软件的数量和复杂性都在不断增加。传统的恶意代码检测方法，如签名匹配，往往难以有效应对新型、变异的恶意样本。文章中提到的“静态分析”是一种不运行代码而仅分析其二进制表示的检测方式，这种方法可以避免执行潜在危险的代码，从而提高安全性。 该研究提取了三个层面的静态特征，包括： 1. 字节视图：分析可执行文件的基本字节模式，这些模式可能包含恶意行为的指示符。 2. 汇编视图：将二进制代码转换为汇编语言，识别恶意操作序列，如系统调用模式或特定的指令序列。 3. PE视图：针对Windows平台的可执行文件，分析PE（Portable Executable）头信息，这些信息可以揭示文件的结构和功能，例如导入/导出函数、资源和权限等。 为了增强分类性能，研究采用了特征融合和分类器集成学习策略。特征融合是将不同来源的特征组合起来，形成更全面的表示，有助于捕捉恶意软件的多样性和复杂性。分类器集成学习则是通过结合多个分类器的预测结果，提高整体的预测准确性和鲁棒性，常见的集成学习方法有随机森林、梯度提升树等。 实验结果表明，该方法在大量恶意样本上的表现稳定，F1-score高达93.56%，这代表了高精度和召回率的平衡，证明了该方法的有效性。F1-score是评估分类任务性能的常用指标，综合考虑了精确率和召回率，对于不平衡数据集特别有意义。 该研究提供了一种安全、高效的恶意软件分类技术，它克服了传统方法的局限性，对新型和复杂的恶意软件具有较高的检测能力，对于提升网络安全防护水平具有重要的实践价值。