探测恶意软件：通过分析序列恶意API模式的研究论文

简介：
本研究论文探讨了利用序列恶意API模式来识别和检测计算机系统中的恶意软件。通过深入分析这些模式，旨在提高网络安全防护能力。 在当今信息技术与互联世界的时代背景下，恶意软件的检测已成为个人、企业乃至国家的重要安全议题。新一代恶意软件通过采用诸如打包和混淆等高级防护机制来逃避传统的防病毒解决方案。API调用分析因其能够描述软件功能而成为识别可疑行为的有效手段之一。 本段落提出了一种基于序列模式挖掘算法的方法，旨在发现具有代表性和判别性的API调用模式，从而实现高效的恶意软件检测。随后，我们应用了三种机器学习算法对恶意软件样本进行分类处理。实验结果显示，在包含8152个来自16个不同家族的恶意软件样本以及523个良性样本的数据集上，所提出的方法取得了0.999 F-measure的良好性能表现。