多态蠕虫自动检测技术研究的中期报告

多态蠕虫自动检测技术研究的中期报告一、研究背景及意义计算机病毒已经成为威胁计算机安全的重要因素之一，而蠕虫病毒又是其重要的一类，蠕虫病毒具有具备自我传播的能力，可以在网络中迅速传播，对网络安全造成巨大

多态蠕虫自动检测技术研究的中期报告 一、研究背景及意义 计算机病毒已经成为威胁计算机安全的重要因素之一，而蠕虫病毒 又是其重要的一类，蠕虫病毒具有具备自我传播的能力，可以在网络中 迅速传播，对网络安全造成巨大的威胁。多态蠕虫病毒是一种在传播时 不断改变自身代码以避开杀毒软件检测的病毒，因此对于此类病毒的检 测成为了一个复杂而又重要的问题。而利用机器学习算法自动化检测多 态蠕虫病毒已经成为研究的热点之一。 二、研究现状 目前已有许多机器学习算法用于多态蠕虫病毒的检测，如支持向量 机、神经网络、决策树等。这些算法通常采用特征提取和分类器训练两 个步骤，将不同的特征用于训练和测试分类器，以达到检测病毒的目 的。但随着多态蠕虫病毒的不断改变和进化，现有的算法往往难以有效 地检测到这些病毒，因此需要进一步研究和探索新的技术。 三、研究内容和方法 CNN 本研究借鉴了图像处理中的卷积神经网络（）技术，构建了一 CNN 个基于的多态蠕虫病毒自动检测系统。该系统首先将病毒样本转换 CNN 为图像格式，然后使用进行特征提取和分类。具体方法如下： 1. 数据准备：从病毒样本数据库中选择具有代表性的多态蠕虫病毒 样本作为训练集和测试集。 2. CNN 特征提取：将病毒样本转换为图像格式，然后使用进行特征 提取。在图像中，每个像素点代表病毒代码中的一个字节，因此生成的 Wx Hx 1W H 图像大小为，其中和分别代表图像的宽度和高度。 3. 分类器训练：根据提取出的特征，训练一个多态蠕虫病毒分类 器。在训练过程中使用交叉验证和适当的正则化技术，以防止过拟合。