基于演化樸素貝葉斯的木馬檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)信息價(jià)值的不斷增加和第三方軟件漏洞的層出不窮,使得計(jì)算機(jī)犯罪日益增多。黑客將木馬病毒注入目標(biāo)計(jì)算機(jī),以竊取用戶計(jì)算機(jī)中有價(jià)值的信息并可以控制目標(biāo)主機(jī)。
　　木馬病毒的日益增多及木馬病毒新技術(shù)的出現(xiàn),使得單純的特征碼檢測(cè)技術(shù)已不能滿足當(dāng)前木馬病毒防治的需要,但是木馬病毒自身的行為決定了其與正常程序之間存在一定的差異。研究者們提出了基于行為的木馬檢測(cè)方案,并將分類算法(決策樹、支持向量機(jī)、貝葉斯算法等)應(yīng)用到木馬檢測(cè)中?？墒?/p>

2、沒(méi)有很好的分析木馬病毒的行為,且直接將文本分類算法應(yīng)用的木馬檢測(cè)中,并沒(méi)有區(qū)分文本特征和木馬特征的差異,容易產(chǎn)生誤報(bào)和漏報(bào)現(xiàn)象。
　　因此課題通過(guò)分析大量木馬病毒樣本,提取木馬行為特征并在實(shí)驗(yàn)中通過(guò)靜態(tài)PE文件分析和內(nèi)核掛鉤技術(shù)獲取木馬病毒的行為特征。然后根據(jù)每個(gè)特征表現(xiàn)木馬病毒行為的貢獻(xiàn)值進(jìn)行量化,并利用信息增益原理去除特征集中的冗余特征,降低計(jì)算量和增大學(xué)習(xí)效率。另外課題采用樸素貝葉斯算法作為木馬病毒分類理論基礎(chǔ),為使得特征集