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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，通過對樣本運行過程中的行為進行捕捉，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)上進一步采用虛擬機與沙盒技術(shù)，讓軟件樣本在虛擬的計算機環(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的計算機系統(tǒng)產(chǎn)生破壞，從而達到我們保護計算機安全的目的。
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行歸納總結(jié)，采用信息增益算法對行為特征進行降維，并將其使用于行為提取服務器中；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)，在檢測服務器中使用改進的KNN算法進行惡意軟件檢測。實驗結(jié)果表明，本模型能夠準確地對惡意軟件進行檢測與識別。
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