本文選題：惡意軟件 + 機(jī)器學(xué)習(xí)��； 參考：《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：本文針對惡意軟件的傳播日趨擴(kuò)大化的現(xiàn)狀,研究出一種可行的解決方案,識別網(wǎng)絡(luò)流量中的惡意軟件并作出預(yù)警,提高網(wǎng)絡(luò)安全性。探究不采用傳統(tǒng)的病毒特征碼防護(hù)方式而采用機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的方案是否能夠有效識別出惡意軟件。并對此設(shè)計(jì)出一套系統(tǒng)方案,同時(shí)著重分析如何構(gòu)造分類模型,采取哪些特征,得到準(zhǔn)確率良好的模型使之可以與系統(tǒng)結(jié)合投入實(shí)際應(yīng)用。關(guān)于系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)主要參考現(xiàn)有的開源系統(tǒng)metron進(jìn)行設(shè)計(jì),采用分布式與流式處理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)出整個(gè)系統(tǒng)模型�？紤]實(shí)時(shí)處理和批處理。模型的構(gòu)建則參照kaggle競賽中的微軟惡意軟件同源分類競賽中的一些模型,選擇一些較好的特征來構(gòu)造模型并進(jìn)行改進(jìn)研究,文中選取了十類特征進(jìn)行提取,并選取了隨機(jī)森林與xgboost兩個(gè)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練構(gòu)造,通過比較,對于大數(shù)據(jù)集,xgboost具有良好的準(zhǔn)確性。最后使用一些現(xiàn)有的開源軟件設(shè)計(jì)一個(gè)小的例子來模擬完成整個(gè)系統(tǒng)流程,確定系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案的可行性�，F(xiàn)有關(guān)于用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式構(gòu)造惡意軟件分析系統(tǒng)的一些資料都比較少,針對減少對惡意軟件的誤報(bào)率和漏報(bào)率具有一定的研究價(jià)值和實(shí)際意義,有利于未來網(wǎng)絡(luò)安全流量監(jiān)測系統(tǒng)的的開發(fā)和構(gòu)建。
[Abstract]:This paper presents a feasible solution to identify malicious software in network traffic and to make early warning and improve network security .

【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.52;TP309

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本文編號：1820241