关于基于特征行为分析的木马病毒检测技术的研究 *

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简介：
本文探讨了基于特征行为分析的木马病毒检测技术，提出了一种新的检测方法，并对其有效性进行了实验验证。摘要：基于木马病毒的行为特性，提出了一种利用数据挖掘相似度技术的主动检测与预防算法，从规则化、行为过滤及自学习三个方面确保了算法的有效性和完整性。首先，依据木马病毒特征码及特征行为进行规则化的处理，并建立初始的木马病毒规则库。其次，在捕捉和分析进程的行为特征时采用了聚类分析方法来完成这些特征的规则化。最后，通过对比规则库以及相似度主动比较法对可疑进程进行了深入剖析与判定，以确定其性质。该算法具备自主学习及主动防御的特点，并且在静态测试技术和动态测试技术之间找到了一个良好的平衡点。

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关于基于特征行为分析的木马病毒检测技术的研究 *

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本文探讨了基于特征行为分析的木马病毒检测技术，提出了一种新的检测方法，并对其有效性进行了实验验证。摘要：基于木马病毒的行为特性，提出了一种利用数据挖掘相似度技术的主动检测与预防算法，从规则化、行为过滤及自学习三个方面确保了算法的有效性和完整性。首先，依据木马病毒特征码及特征行为进行规则化的处理，并建立初始的木马病毒规则库。其次，在捕捉和分析进程的行为特征时采用了聚类分析方法来完成这些特征的规则化。最后，通过对比规则库以及相似度主动比较法对可疑进程进行了深入剖析与判定，以确定其性质。该算法具备自主学习及主动防御的特点，并且在静态测试技术和动态测试技术之间找到了一个良好的平衡点。

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