1（清华大学网络科学与网络空间研究院 北京 100084）；2（北京信息科学与技术国家研究中心 北京 100084）；3（数学工程与先进计算国家重点实验室 郑州 450002）；4（清华大学软件学院 北京 100084) (wangjl19@mails.tsinghua.edu.cn)
出版日期: 2021-05-01基金资助:国家自然科学基金面上项目(61972224)A Survey of Intelligent Malware Detection on Windows Platform
Wang Jialai1,2, Zhang Chao1,2, Qi Xuyan3, Rong Yi41（Institute for Network Sciences and Cyberspace, Tsinghua University, Beijing 100084);2(Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Beijing 100084);3(State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou 450002);4(School of Software, Tsinghua University, Beijing 100084)
Online: 2021-05-01Supported by:This work was supported by the General Program of the National Natural Science Foundation of China (61972224).摘要/Abstract
摘要： 近年来，恶意软件给信息技术的发展带来了很多负面的影响.为了解决这一问题，如何有效检测恶意软件则一直备受关注.随着人工智能的迅速发展，机器学习与深度学习技术逐渐被引入到恶意软件的检测中，这类技术称之为恶意软件智能检测技术.相比于传统的检测方法，由于人工智能技术的应用，智能检测技术不需要人工制定检测规则.此外，具有更强的泛化能力，能够更好地检测先前未见过的恶意软件.恶意软件智能检测已经成为当前检测领域的研究热点.主要介绍了当前的恶意软件智能检测相关工作，包含了智能检测所需的主要环节.从智能检测中常用的特征、如何进行特征处理、智能检测中常用的分类器、当前恶意软件智能检测所面临的主要问题4个方面对智能检测相关工作进行了系统地阐述与分类.最后，总结了先前智能检测相关工作，阐明了未来潜在的研究方向，旨在能够助力恶意软件智能检测的发展.
参考文献
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