基于遗传规划和集成学习的恶意软件检测

Malware detection based on genetic programming and ensemble learning
乔梦晴1a,1b
李琳1a,1b
王颉2
万振华2
1. 武汉科技大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室, 武汉 430065
2. 深圳开源互联网安全技术有限公司, 广东 深圳 518000

摘要

近年来恶意软件不断地发展变化,导致单一检测模型的准确率较低,使用集成学习组合多种模型可以提高检测效果,但集成模型中基学习器的准确性和多样性难以平衡。为此,提出一种基于遗传规划的集成模型生成方法,遗传规划可以将特征处理和构建集成模型两个阶段集成到单个程序树中,解决了传统恶意软件集成检测模型难以平衡个体准确率和多样性的问题。该方法以集成模型的恶意软件检出率作为种群进化依据,保证了基学习器的准确性;在构建集成模型时自动选择特征处理方法、分类算法和优化基学习器的超参数,通过输入属性扰动和算法参数扰动增加基学习器的多样性,根据优胜劣汰的思想进化生成具有高准确性和多样性的最优集成模型。在EMBER数据集上的结果表明,最优集成模型的检测准确率达到了98.88%;进一步的分析表明,该方法生成的模型具有较高的多样性和可解释性。

基金项目

武汉市重点研发计划资助项目(2022012202015070)
武汉科技大学研究生教改研究项目(Yjg202111)
湖北省教育厅资助项目(2020354)
湖北省大学生创新创业训练计划项目(S202110488047)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0376
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 898-904
文章编号: 1001-3695(2023)03-042-0898-07

发布历史

[2022-10-20] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版

引用本文

乔梦晴, 李琳, 王颉, 等. 基于遗传规划和集成学习的恶意软件检测 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 898-904. (Qiao Mengqing, Li Lin, Wang Jie, et al. Malware detection based on genetic programming and ensemble learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 898-904. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。


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