基于机器学习的恶意程序检测系统的研究与设计

本文研究了基于机器学习的恶意程序检测方法，并设计了基于机器学习的恶意程序检测系统。该系统不仅能对于已知程序的安全性进行分析，也能够根据未知程序的行为进行分析检测，判定是否为恶意程序，并使用机器学习技术将程序分类，提高了检测结果的准确率。在对程序安全性的评估中，采用了“模糊层次分析”风险评估法，计算出各类程序行为发生的概率，并根据携带信息、反追踪和反取证3类行为特征中14项参数对程序的安全性进行打分，通过评估打分，能够检测出程序的恶意程度。