基于BP神经网络的软件行为评估系统

摘要：

针对当前国内信息安全领域对于恶意软件的判断智能化程度较低的现状，分析不同类型的恶意软件，提取典型的危险行为特征，对这些行为进行整合并建立一个行为映射库，将软件行为映射成数据，设计算法将其转换成可用于实际神经网络训练的数据。通过反复实验，给出一个适用于训练该类型样本的BP神经网络，并确定其中各个算子和参数值。通过训练该神经网络，建立一个判断可疑软件是否为恶意软件的行为评估系统。实验结果证明了上述设计的正确性，系统的漏报率和误报率仅为1%和3．7%。

关键词：信息安全、智能、危险行为、恶意软件、BP神经网络、行为评估

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自然科学基金资助项目12JJ3066;教育部重点实验室开放课题基金资助项目2013IM02;湖南省“十二五”重点学科建设基金资助项目。

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：149-154