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计算机病毒检测技术探究的论文
0引言
如今，信息互联网的软硬技术快速发展和应用越来越广，计算机病毒的危害也越来越严重。而日益泛滥的计算机病毒问题已成为全球信息安全的最严重威胁之一。同时因为加密和变形病毒等新型计算机病毒的出现，使得过去传统的特征扫描法等反毒方式不再有效，研究新的反病毒方法已刻不容缓。广大的网络安全专家和计算机用户对新型计算机病毒十分担忧，目前计算机反病毒的技术也在不断更新和提高中，却未能改变反病毒技术落后和被动的局面。我们从互联网上的几款新型计算机病毒采用的技术和呈现的特点，可以看得出计算机病毒的攻击和传播方式随着网络技术的发展和普及发生了翻天覆地的变化。目前计算机病毒的传播途径呈现多样化，比如可以隐蔽附在邮件传播、文件传播、图片传播或视频传播等中，并随时可能造成各种危害。
1目前计算机病毒发展的趋势
随着计算机软件和网络技术的发展，信息化时代的病毒又具有许多新的特点，传播方式和功能也呈现多样化，危害性更严重。计算机病毒的发展趋势主要体现为：许多病毒已经不再只利用一个漏洞来传播病毒，而是通过两个或两个以上的系统漏洞和应用软件漏洞综合利用来实现传播；部分病毒的功能有类似于骇客程序，当病毒入侵计算机系统后能够控制并窃取其中的计算机信息，甚至进行远程操控；有些病毒除了有传播速度快和变种多的特点，还发展到能主动利用电子邮件等方式进行传播。通过以上新型计算机病毒呈现出来的发展趋势和许多的新特征，可以了解到网络和计算机安全的形势依然十分严峻。
2计算机病毒的检测技术
笔者运用统计学习理论，对新计算机病毒的自动检测技术进行了研究，获得了一些成果，下面来简单介绍几个方面的研究成果。
2.1利用集成神经网络作为模式识别器的病毒静态检测方法
根据Bagging算法得出IG-Bagging集成方法。IG-Bagging方法利用信息增益的特征选择技术引入到集成神经网络中，并通过扰动训练数据及输入属性，放大个体网络的差异度。实验结果表明，IG-Bagging方法的泛化能力比Bagging方法更强，与AttributeBagging方法差不多，而效率大大优于AttributeBagging方法。
2.2利用模糊识别技术的病毒动态检测方法
该检测系统利用符合某些特征域上的模糊集来区别是正常程序，还是病毒程序，一般使用“择近原则”来进行特征分类。通过利用这种新型模糊智能学习技术，该系统检测准确率达到90％以上。
2.3利用API函数调用短序为特征空间的自动检测方法
受到正常程序的API调用序列有局部连续性的启发，可以利用API函数调用短序为特征空间研究病毒自动检测方法。在模拟检测试验中，这种应用可以在检测条件不足的情况下，保证有较高的检测准确率，这在病毒库中缺少大量样本特征的情况下仍然可行。测验表明利用支持向量机的病毒动态检测模可能有效地识别正常和病毒程序，只需少量的病毒样本数据做训练，就能得到较高的检测精准确率。因为检测过程中提取的是程序的行为信息，所以能有效地检测到采用了加密、迷惑化和动态库加载技术等新型计算机病毒。
2.4利用D-S证据理论的病毒动态与静态相融合的新检测方法
向量机作为成员分类器时，该检测系统研究支持病毒的动态行为，再把概率神经网络作为成员分类器，此时为病毒的静态行为建模，再利用D-S证据理论将各成员分类器的检测结果融合。利用D-S证据理论进行信息融合的关键就是证据信度值的确定。在对实际问题建模中，类之间的距离越大，可分性越强，分类效果越好，因此得出了利用类间距离测度的证据信度分配新病毒检测方法。实验测试表明该方法对未知和变形病毒的检测都很有效，且性能优于常用的商用反病毒工具软件。
2.5多重朴素贝叶斯算法的病毒动态的检测系统
该检测系统在测试中先对目标程序的行为进行实时监控，然后获得目标程序在与操作系统信息交互过程中所涉及到的API函数相关信息的特征并输入检测器，最后检测器对样本集进行识别后就能对该可疑程序进行自动检测和杀毒，该法可以有效地检测当前越来越流行的变形病毒。3结语新型未知计算机病毒发展和变种速度惊人，而计算机病毒的预防和检测方法不可能十全十美，出现一些新型的计算机病毒能够突破计算机防御系统而感染系统的现象不可避免，故反计算机病毒工作始终面临巨大的挑战，需要不断研究新的计算机病毒检测方法来应对。
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