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基于行為分析的檢測是一種動態(tài)分析技術(shù)，可以很好的彌補(bǔ)靜態(tài)分析法在這方面的不足。由于惡意軟件的行為與正常軟件的行為具有很大的區(qū)別，通過對樣本運(yùn)行過程中的行為進(jìn)行捕捉，分析和提取出樣本的行為特征，以此作為樣本檢測和判別的依據(jù)。在行為檢測的基礎(chǔ)上進(jìn)一步采用虛擬機(jī)與沙盒技術(shù)，讓軟件樣本在虛擬的計(jì)算機(jī)環(huán)境中執(zhí)行，不但可以捕捉到軟件樣本的行為記錄，還可以避免惡意軟件對真實(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)產(chǎn)生破壞，從而達(dá)到我們保護(hù)計(jì)算機(jī)安全的目的。
本文以此為依據(jù)，提出了一種基于行為分析和KNN算法的惡意軟件檢測模型。該模型首先對惡意軟件的行為特征進(jìn)行歸納總結(jié)，采用信息增益算法對行為特征進(jìn)行降維，并將其使用于行為提取服務(wù)器中；然后采用基于開源沙盒的行為提取引擎對樣本的行為特征進(jìn)行分析提取和數(shù)據(jù)庫存儲；最后以行為特征為依據(jù)，在檢測服務(wù)器中使用改進(jìn)的KNN算法進(jìn)行惡意軟件檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本模型能夠準(zhǔn)確地對惡意軟件進(jìn)行檢測與識別。
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