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現(xiàn)有惡意代碼的檢測往往依賴于對足夠數(shù)量樣本的分析．然而新型惡意代碼大量涌現(xiàn)，其出現(xiàn)之初，樣本數(shù)量有限，現(xiàn)有方法無法迅速檢測出新型惡意代碼及其變種．在數(shù)據(jù)流依賴網(wǎng)絡(luò)中分析進(jìn)程訪問行為異常度與相似度，引入了惡意代碼檢測估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)，并提出一種通過最小化估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)學(xué)習(xí)的惡意代碼檢測方法．該方法只需要很少比例的訓(xùn)練樣本即可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的惡意代碼檢測，比現(xiàn)有方法更適用于新型惡意代碼檢測．通過對真實(shí)的8 340個(gè)正常進(jìn)程和7 257個(gè)惡意代碼進(jìn)程的實(shí)驗(yàn)分析，與傳統(tǒng)基于統(tǒng)計(jì)分類器的檢測方法相比，該方法明顯地提升了惡意代碼檢測效果．即便在訓(xùn)練樣本僅為總體樣本數(shù)量1%的情況下，該方法也可以達(dá)到5.55%的錯(cuò)誤率水平，比傳統(tǒng)方法降低了36.5%．
惡意代碼
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