基于机器学习动静态检测模型的恶意软件检测系统设计与实现

作     者：杨文远 赵鑫 Yang Wenyuan;Zhao Xin

作者机构：南昌航空大学科技学院江西共青城332020 

出 版 物：《无线互联科技》 (Wireless Internet Technology)

年 卷 期：2023年第20卷第21期

页      码：27-30页

摘      要：文章主要介绍了基于动静态检测模型的恶意软件检测系统的设计内容和实现策略。该系统主要由客户端、系统缓存以及恶意软件检测服务器构成,支持数据上传、数据处理和结果展示等功能。对于用户上传的文件,恶意软件检测系统首先判断文件格式、大小等是否符合规定,在确认符合规定后根据文件名提取静态或动态特征,然后使用基于机器学习的静态分析模型和基于深度学习的动态分析模型,对提取到的特征信息进行处理,根据处理结果预测恶意软件。系统设计人员使用Flask开发工具搭建系统框架并展开测试,结果表明文件上传检测和恶意软件检测功能均可正常实现,达到了设计预期。

主 题 词：动静态检测模型 恶意软件检测系统 Flask框架 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-6944.2023.21.010

馆 藏 号：203125414...