基于机器学习的Windows环境下恶意程序检测系统_张跃骞

资 源 简 介

基于机器学习的Windows环境下恶意程序检测系统_张跃骞

详 情 说 明

随着网络安全威胁日益增加，恶意程序检测成为保护Windows系统的关键环节。传统的基于签名的检测方法在面对新型恶意软件时显得力不从心，而基于机器学习的检测系统能够通过学习恶意程序的特征模式，实现更高效和智能的检测。

在这种系统中，特征提取是核心步骤之一。通常需要从可执行文件中提取静态特征（如API调用序列、PE文件结构）和动态特征（如行为日志、注册表修改记录）。这些特征能够反映恶意程序的典型行为模式，为后续的模型训练提供数据支持。

接下来，选择合适的分类算法至关重要。常用的算法包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）以及深度学习模型。这些算法通过学习已标记的样本数据，构建分类模型，从而区分正常程序和恶意程序。

在Windows环境下部署这样的系统需要兼顾性能和实时性。优化特征提取流程、合理选择模型复杂度以及设计高效的检测引擎都是确保系统实用的关键因素。未来的发展方向可能包括结合更多行为分析手段、利用迁移学习处理新型威胁，以及探索更轻量化的模型以适应边缘设备的需求。