計(jì)算機(jī)病毒技術(shù)及其防御 課件 第8章-計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)

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MalwarePrinciples&Prevention主講人：張瑜廣東技術(shù)師范大學(xué)

網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院計(jì)算機(jī)病毒技術(shù)及其防御

ComputerVirusTechnology&ItsDefense主講人：張瑜廣東技術(shù)師范大學(xué)

網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院主講人：張瑜第八章ChapterEight廣東技術(shù)師范大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院ComputerVirusesDetection計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)前言PREFACE對(duì)于計(jì)算機(jī)病毒，無論其處于傳播、潛伏還是發(fā)作階段，都應(yīng)開啟實(shí)時(shí)檢測(cè)以及早發(fā)現(xiàn)，并及時(shí)采取應(yīng)急響應(yīng)措施圍堵獵殺，保障信息系統(tǒng)安全。計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)是計(jì)算機(jī)病毒防御的第一步，只有將可疑文件、進(jìn)程進(jìn)行檢測(cè)后，才能確認(rèn)計(jì)算機(jī)是否被感染。如確認(rèn)被計(jì)算機(jī)病毒感染，則需進(jìn)一步殺滅和免疫，以絕后患。本章將從特征碼檢測(cè)、啟發(fā)式檢測(cè)、虛擬沙箱檢測(cè)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)、基于ChatGPT的安全防御等維度探討計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)發(fā)現(xiàn)技術(shù)。激湍之下，必有深潭；高丘之下，必有浚谷。——明·劉基1背景介紹目錄2特征碼檢測(cè)3啟發(fā)式檢測(cè)4沙箱檢測(cè)45數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)45GPT防御1CHAPTER

背景介紹1.背景介紹

檢測(cè)分類特征碼檢測(cè)、啟發(fā)式檢測(cè)、虛擬沙箱檢測(cè)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)、基于ChatGPT的安全防御。計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)是計(jì)算機(jī)病毒防御的第一步。只有將可疑文件、進(jìn)程進(jìn)行檢測(cè)后，才能確認(rèn)是否為計(jì)算機(jī)病毒所感染。如確認(rèn)為計(jì)算機(jī)病毒，將會(huì)進(jìn)一步殺滅與免疫以絕后患。基礎(chǔ)知識(shí)特征碼檢測(cè)背景介紹檢驗(yàn)和特征碼特殊字符串特征碼特殊匯編碼特征碼2CHAPTER特征匹配樣本選擇特征提取2.基于特征碼檢測(cè)定義：基于病毒特征碼檢測(cè)；先從計(jì)算機(jī)病毒樣本中選擇、提取特征碼，再用該特征碼去匹配待掃描文件，如匹配度高于設(shè)定閾值，則認(rèn)為該掃描文件內(nèi)含計(jì)算機(jī)病毒。分類：檢驗(yàn)和特征碼，特殊字符串特征碼，特殊匯編碼特征碼2.1校驗(yàn)和特征碼種類優(yōu)缺點(diǎn)可使用

MD5或SHA等算法生成每個(gè)未感染文件的校驗(yàn)和（消息摘要），并將其作為該文件獨(dú)特的數(shù)字指紋保存至檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)庫中既能發(fā)現(xiàn)已知病毒，也能發(fā)現(xiàn)未知病毒；但保存的檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)庫會(huì)隨文件數(shù)和文件更改數(shù)而遞增，開銷劇增。檢驗(yàn)和(Checksum)，最初用于數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)通信領(lǐng)域，用于校驗(yàn)數(shù)據(jù)通過傳輸?shù)竭_(dá)目的地后的完整性和準(zhǔn)確性的一組數(shù)據(jù)項(xiàng)之和?；A(chǔ)知識(shí)示例-MD5加密步驟一：生成待加密字符串編碼。步驟二：與MD5加密后編碼進(jìn)行匹配。2.3特殊字符串特征碼示例優(yōu)缺點(diǎn)例如：CIH病毒中包含諸如“CIHv1.2TTIT”；大麻病毒包含“YourPCisnowStoned!LEGALISEMARIJUANA!”字符串，熊貓燒香病毒包含諸如“whboy”、“xboy”之類的字符串。能檢測(cè)并識(shí)別特定計(jì)算機(jī)病毒，但掃描耗時(shí)較多，且無法應(yīng)對(duì)病毒變體。

計(jì)算機(jī)病毒中包含一些特殊字符串，并通過查找計(jì)算機(jī)樣本中的此類特殊字符串進(jìn)行對(duì)比，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)病毒?；A(chǔ)知識(shí)示例-字符串匹配步驟一：輸入待匹配字符串。步驟二：利用函數(shù)進(jìn)行匹配。2.4特殊匯編碼特征碼示例優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)于WindowsPE病毒，其程序中均包含不可或缺的重定位代碼。病毒重定位可助計(jì)算機(jī)病毒實(shí)現(xiàn)兩個(gè)功能：（1）正確引用自身變量或常量，（2）動(dòng)態(tài)獲取系統(tǒng)API函數(shù)地址。能快速有效地提取惡意軟件的獨(dú)特指令序列特征，但容易受到惡意軟件的代碼變異影響，且可能導(dǎo)致誤報(bào)率較高。

計(jì)算機(jī)病毒是一段程序代碼，如從語義視角去考量病毒特征碼，則可將其包含的有特殊含義且普通程序未有的代碼作為其特征碼；即病毒的反匯編編碼。基礎(chǔ)知識(shí)2.4.1示例-特征碼提取恒定部分可變部分

由匯編碼CallVstart所構(gòu)成，匯編碼CallVstart所對(duì)應(yīng)的機(jī)器碼為：E8xx000000E8后面的第一個(gè)字節(jié)表示跳轉(zhuǎn)到的下一個(gè)要執(zhí)行的指令到E8xx000000指令的距離。由多條匯編指令構(gòu)成，例如，匯編碼PopEBX、SubEBX，offsetVstart或MovEBX，[ESP]、SubEBX，offsetVstart等都可實(shí)現(xiàn)相關(guān)。介紹

本節(jié)將以WindowsPE病毒為例探討病毒特征碼提取。通過逆向分析病毒重定位代碼后，可發(fā)現(xiàn)其結(jié)構(gòu)由2部分組成：（1）恒定部分，（2）可變部分。示例-匯編碼匹配匯編碼（前四行）：表示函數(shù)行為匯編碼十六進(jìn)制數(shù)下列的病毒重定位演示代碼中的前四行是匯編碼，后一行是前四行匯編碼對(duì)應(yīng)的十六進(jìn)制數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可提供為病毒特征碼。示例-匯編碼匹配在定義好特征碼并提取出特征碼后，利用病毒特征碼進(jìn)行可疑文件檢測(cè)，其實(shí)就是一個(gè)簡(jiǎn)單的字符匹配算法過程：首先，進(jìn)行輸入?yún)?shù)判斷；其次,加載相關(guān)病毒特征碼庫；最后，將待掃描文件與病毒特征碼庫進(jìn)行比對(duì)并判斷輸出結(jié)果。步驟一：加載特征碼庫。步驟二：掃描引擎初始化。示例-匯編碼匹配步驟三：掃描記錄，輸出結(jié)果。啟發(fā)式檢測(cè)啟發(fā)式檢測(cè)啟發(fā)式病毒屬性啟發(fā)式病毒檢測(cè)3CHAPTER3.啟發(fā)式檢測(cè)優(yōu)缺點(diǎn)能檢測(cè)到不在病毒特征庫中的未知病毒或已知病毒新變種；但可能會(huì)將正常但不尋常的行為誤認(rèn)為是惡意軟件，導(dǎo)致誤報(bào)率較高。

啟發(fā)式檢測(cè)實(shí)質(zhì)上是一種基于邏輯推理的計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)方法，通過檢查文件中的可疑屬性并在滿足相應(yīng)閾值時(shí)，給出是否為病毒的邏輯判斷?；A(chǔ)知識(shí)3.1啟發(fā)式病毒屬性盡管計(jì)算機(jī)病毒與普通程序一樣，都是編程者精心設(shè)計(jì)編寫的二進(jìn)制代碼，但從指令屬性的視角，兩者仍存在很多不同。病毒防御者如能仔細(xì)辨別兩者的不同屬性，找尋到計(jì)算機(jī)病毒區(qū)別于正常程序的功能屬性，并以此為依據(jù)檢測(cè)計(jì)算機(jī)病毒，就能相對(duì)簡(jiǎn)易地發(fā)現(xiàn)未知病毒。屬性下面將以此演示啟發(fā)式檢測(cè)方法。演示代碼的邏輯流程為：讀內(nèi)存文件→解析該文件導(dǎo)入表API函數(shù)并分類危險(xiǎn)度→掃描導(dǎo)入表API函數(shù)→如超過設(shè)定閾值則判斷為病毒。3.2啟發(fā)式病毒檢測(cè)定義：?jiǎn)l(fā)式病毒檢測(cè)通過檢查文件中的可疑屬性并在滿足相應(yīng)閾值時(shí)，給出是否為病毒的邏輯判斷。例如，啟發(fā)式檢測(cè)通常會(huì)掃描PE文件導(dǎo)入表，根據(jù)導(dǎo)入表中API函數(shù)的危險(xiǎn)度去判斷程序行為。示例-啟發(fā)式病毒步驟一：初始和加載模塊。示例-啟發(fā)式病毒步驟二：解析導(dǎo)入表并進(jìn)行API函數(shù)危險(xiǎn)度分析。示例-啟發(fā)式病毒步驟三：掃描導(dǎo)入表API函數(shù)，并進(jìn)行分級(jí)。步驟四：函數(shù)危險(xiǎn)級(jí)別分類。示例-啟發(fā)式病毒步驟五：閾值判斷。4CHAPTER沙箱檢測(cè)計(jì)算機(jī)病毒樣本分析登記文檔計(jì)算機(jī)病毒樣本分析結(jié)果登記文檔計(jì)算機(jī)病毒分析報(bào)告4.沙箱檢測(cè)什么是沙箱？沙箱（SandBox），本質(zhì)上就是一個(gè)增強(qiáng)的虛擬機(jī)，能為程序提供一個(gè)虛擬化環(huán)境（隔離環(huán)境），保證程序所有操作都在該隔離環(huán)境內(nèi)完成，不會(huì)對(duì)隔離環(huán)境之外的系統(tǒng)造成任何影響。沙箱會(huì)嚴(yán)控其中運(yùn)行程序所能訪問的各種資源，是虛擬化和監(jiān)控方法的結(jié)合體。沙箱的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？可以用于檢測(cè)潛在的惡意軟件，包括采用加殼技術(shù)、隱匿類病毒，從而提供實(shí)時(shí)的惡意軟件檢測(cè)和防護(hù)，但可能會(huì)導(dǎo)致性能損耗，因?yàn)轭~外的資源和計(jì)算能力用于維護(hù)隔離環(huán)境?；A(chǔ)知識(shí)

沙箱重定向在沙箱內(nèi)，所有操作都會(huì)被重定向。沙箱能虛擬處理如下資源：文件、注冊(cè)表、服務(wù)、進(jìn)程、線程、全局鉤子、注入、驅(qū)動(dòng)加載等。例如，在沙箱內(nèi)進(jìn)行文件操作時(shí)，所有與文件創(chuàng)建、修改、讀寫、刪除等相關(guān)操作都被重定向，不會(huì)操作真實(shí)系統(tǒng)中的文件。在應(yīng)用模式下，可通過鉤掛NTDLL.DLL中文件相關(guān)函數(shù)。5CHAPTER數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)基于深度學(xué)習(xí)檢測(cè)分類classification定義傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)（特征碼檢測(cè)，啟發(fā)式檢測(cè)...）方法需要人工逆向分析與特征碼提取，耗時(shí)巨大且效果欠佳，隨著病毒數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)后，此類檢測(cè)方法已有英雄遲暮之感。而借助數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能方法來進(jìn)行計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)自動(dòng)化，將節(jié)省大量人力財(cái)力，且還可有效提升檢測(cè)精準(zhǔn)度。5.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)檢測(cè)結(jié)構(gòu)

人工智能是以史為鑒，讓歷史揭示未來。即以歷史數(shù)據(jù)為學(xué)習(xí)內(nèi)容，利用算法與模型來預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)。分類

分類，聚類，降維?；谌斯ぶ悄艿牟《緳z測(cè)其實(shí)就是分類問題，即將待檢測(cè)文件劃分為兩類：良性代碼，計(jì)算機(jī)病毒。定義Definition結(jié)構(gòu)construction5.1基于機(jī)器學(xué)習(xí)的病毒檢測(cè)優(yōu)缺點(diǎn)能自動(dòng)學(xué)習(xí)惡意軟件的特征和模式，無需手動(dòng)編寫規(guī)則或特征提取過程；但存在過擬合、欠擬合問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)與原理，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、相關(guān)性、異常性，為解決實(shí)際問題提供分類、聚類、降維等處理結(jié)果?；A(chǔ)知識(shí)基本步驟問題抽象數(shù)據(jù)預(yù)處理模型驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)基本步驟數(shù)據(jù)采集模型構(gòu)建降維Reduction分類分類是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)任務(wù)，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到預(yù)定義的類別或標(biāo)簽中。分類問題通常是有監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種形式，其中算法通過從帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式，來建立一個(gè)可以將新數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到正確類別的模型。常見的應(yīng)用包括垃圾郵件過濾、圖像識(shí)別、醫(yī)學(xué)診斷等。5.1.1問題抽象聚類聚類是機(jī)器學(xué)習(xí)中的另一種任務(wù)，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組為相似的集群，其中每個(gè)集群內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)彼此更加相似，而不同集群之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。聚類問題通常是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種形式，因?yàn)樗惴ㄔ跊]有預(yù)先定義類別的情況下自行識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。聚類可用于市場(chǎng)細(xì)分、社交網(wǎng)絡(luò)分析、圖像分割等領(lǐng)域降維采用某種映射方法，將高維空間中的數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到低維度的空間。分類Classification聚類Cluster5.1.2數(shù)據(jù)采集什么是數(shù)據(jù)采集？數(shù)據(jù)采集是指收集、獲取和整理用于訓(xùn)練和評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，模型的性能和效果很大程度上取決于使用的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量。常用數(shù)據(jù)集有哪些？（1）SoRel-20M（2）EMBER（3）微軟KMC2015基礎(chǔ)知識(shí)

5.1.2數(shù)據(jù)采集（2）EMBER數(shù)據(jù)集2018年4月網(wǎng)絡(luò)安全公司Endgame發(fā)布了EMBER，110萬個(gè)良性和惡意WindowsPE文件樣本集合，其中90萬個(gè)為訓(xùn)練樣本(30萬個(gè)惡意、30萬個(gè)良性、30萬個(gè)未標(biāo)記)，20萬個(gè)為測(cè)試樣本(10萬個(gè)惡意、10萬個(gè)良性)。（3）微軟KMC

2015數(shù)據(jù)集Microsoft公司于2015年舉辦了惡意軟件分類挑戰(zhàn)賽KaggleMicrosoftMalwareClassificationChallenge(BIG2015)，且為參賽者提供超過500GB（解壓后）數(shù)據(jù)集KMC2015，含9類惡意軟件家族，在訓(xùn)練集里有近900萬條數(shù)據(jù)，（1）SoReL-20M數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)安全公司Sophos和ReversingLabs聯(lián)合發(fā)布，SoReL-20M數(shù)據(jù)庫內(nèi)含2000萬WindowsPE文件元數(shù)據(jù)、標(biāo)簽和特征，其中包括1000萬個(gè)刪除了攻擊載荷的計(jì)算機(jī)病毒樣本和1000萬個(gè)良性樣本。5.1.3數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征提取機(jī)器學(xué)習(xí)使用數(shù)學(xué)模型來擬合數(shù)據(jù)，以便提取知識(shí)和做出預(yù)測(cè)。而這些數(shù)學(xué)模型的輸入就是數(shù)據(jù)及其特征。數(shù)據(jù)需要準(zhǔn)備、標(biāo)準(zhǔn)化、去重復(fù)、消除錯(cuò)誤和偏差等一系列預(yù)處理過程以及特征工程提取相關(guān)數(shù)據(jù)的特征。處理之后的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分割，通常將其分為三個(gè)集合：訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。基礎(chǔ)知識(shí)

功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)基本步驟數(shù)據(jù)準(zhǔn)備去重復(fù)標(biāo)準(zhǔn)化消除錯(cuò)誤和偏差示例-數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟一：提取.asm文件opcode序列。步驟二：統(tǒng)計(jì)opcode序列n-gram特征。示例-數(shù)據(jù)集分類步驟一：讀取數(shù)據(jù)標(biāo)簽。步驟二：隨機(jī)抽取分類數(shù)據(jù)示例-數(shù)據(jù)集分類步驟三：生成訓(xùn)練集標(biāo)注。5.1.4模型構(gòu)建模型構(gòu)建是指根據(jù)數(shù)據(jù)與特征去選擇相應(yīng)的模型與算法，模型構(gòu)建邏輯為定位機(jī)器學(xué)習(xí)型（有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）→定性機(jī)器學(xué)習(xí)(分類、聚類、降維）→嘗試應(yīng)用所有可能的對(duì)應(yīng)算法。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：線性回歸、邏輯回歸、決策樹、K均值、主成分分析（PCA）、支持向量機(jī)（SVM）、樸素貝葉斯、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等?；A(chǔ)知識(shí)

功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)定位機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)分類學(xué)習(xí)算法有監(jiān)督學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)線性回歸邏輯回歸決策樹分類聚類降維5.1.5模型驗(yàn)證功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型選擇并構(gòu)建好之后，就可進(jìn)行模型訓(xùn)練。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)迭代訓(xùn)練并改善模型預(yù)測(cè)結(jié)果，并借助模型預(yù)測(cè)效果評(píng)估迭代調(diào)整模型參數(shù)，直至達(dá)到預(yù)期目的。基礎(chǔ)知識(shí)

隨機(jī)森林算法實(shí)現(xiàn)分類。5.2基于深度學(xué)習(xí)的病毒檢測(cè)優(yōu)缺點(diǎn)

以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取高級(jí)特征，無需手動(dòng)設(shè)計(jì)特征;但如果沒有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型可能容易過擬合，從而導(dǎo)致在未見數(shù)據(jù)上的性能下降。

深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。與普通機(jī)器學(xué)習(xí)需要通過特征工程提取訓(xùn)練模型所需的輸入特征，深度學(xué)習(xí)可在相對(duì)原始的數(shù)據(jù)上進(jìn)行操作，而無需人工干預(yù)即可提取特征?；A(chǔ)知識(shí)5.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在使用深度學(xué)習(xí)處理模式識(shí)別問題時(shí)，都需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：通過數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，將病毒檢測(cè)問題轉(zhuǎn)換為對(duì)文本分類問題或圖像識(shí)別問題。由于在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域采用深度學(xué)習(xí)方法所用的模型與算法均源于圖形圖像、音頻、自然語言處理等領(lǐng)域，因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，通常會(huì)按照上述領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行向量化處理。具體到計(jì)算機(jī)病毒檢測(cè)，可考慮采用自然語言處理領(lǐng)域的詞向量處理方法：Word2vec、CBOW、skip-gram、code2vec、Node2vec、Instruction2vec、Structure2Vec、Asm2vec等。基礎(chǔ)知識(shí)

功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)數(shù)據(jù)范化詞向量表示分詞基本步驟示例-Word2vec演示用嵌入式詞向量模型建立網(wǎng)頁病毒的語義模型，讓機(jī)器能理解諸如<HTML>、<body>、<script>等HTML語言標(biāo)簽。將出現(xiàn)次數(shù)最多的3500個(gè)詞構(gòu)成詞匯表，其他的詞則標(biāo)記為“UN”，采用Word2vec類建模且詞空間維度為128維。步驟一：統(tǒng)計(jì)詞頻。示例-Word2vec演示步驟二：統(tǒng)計(jì)詞頻。步驟三：word2Vec模型訓(xùn)練場(chǎng)嵌入。5.2.3模型訓(xùn)練在數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，就可選擇相關(guān)模型進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試。目前深度學(xué)習(xí)可使用的模型較多，本節(jié)將探討常見的三種模型：多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron，MLP）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecursiveNeuralNetwork，RNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN基礎(chǔ)知識(shí)

功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)模型多層感知機(jī)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例-多層感知機(jī)多層感知機(jī)（MLP）是一種基本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，也是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它是由多個(gè)神經(jīng)元層組成的，每個(gè)神經(jīng)元層與前一層和后一層之間全連接。步驟一：定義輸入層及各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)。示例-多層感知機(jī)步驟二：構(gòu)建模型。步驟三：進(jìn)行模型訓(xùn)練。示例-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱RNN）是一類特殊的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專門用于處理序列數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有循環(huán)連接，可以在處理當(dāng)前輸入的同時(shí)記住之前的信息。這種機(jī)制使得RNN在處理具有時(shí)序關(guān)系的數(shù)據(jù)，如語音、文本、時(shí)間序列等方面表現(xiàn)出色步驟一：定義輸入層及各個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層參數(shù)。示例-循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型步驟二：構(gòu)建模型。步驟三：進(jìn)行模型訓(xùn)練。示例-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一類特殊的深度學(xué)習(xí)模型，專門用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像和視頻。CNN在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著的突破，廣泛用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等任務(wù)。對(duì)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用包含四個(gè)卷積層、兩個(gè)最大池化層、一個(gè)全連接層的模型，使用Keras實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演示代碼如下：步驟一：定義輸入層及卷積層參數(shù)。示例-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步驟二：構(gòu)建模型。步驟三：進(jìn)行模型訓(xùn)練。示例-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)步驟三：進(jìn)行模型訓(xùn)練。5.2檢測(cè)評(píng)估在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練完成之后，可進(jìn)一步測(cè)試評(píng)估其效果，評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)可采用Accuracy，Precision等指標(biāo)。例如，采用多層感知機(jī)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)演示代碼片段如下：基礎(chǔ)知識(shí)

功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)步驟一：加載模型。5.2檢測(cè)評(píng)估功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)步驟二：按照batchSize劃分?jǐn)?shù)據(jù)集。步驟三：為數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽（0，1）。5.2檢測(cè)評(píng)估功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)功能特點(diǎn)步驟四：輸出結(jié)果。5.3基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的病毒檢測(cè)優(yōu)缺點(diǎn)

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的病毒檢測(cè)能夠通過學(xué)習(xí)和優(yōu)化來適應(yīng)不斷變化的惡意軟件形態(tài)，提升檢測(cè)的適應(yīng)性和魯棒性；但是該方法在訓(xùn)練過程中可能需要大量樣本和較長(zhǎng)時(shí)間，且模型的可解釋性較差。

所謂強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning,RL），又稱增強(qiáng)學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的范式和方法論之一，用于描述和解決智能體（Agent）在與環(huán)境的交互過程中通過學(xué)習(xí)策略以達(dá)成回報(bào)最大化或?qū)崿F(xiàn)特定目標(biāo)的問題?；A(chǔ)知識(shí)示例-DQNAgent

強(qiáng)化學(xué)習(xí)DQNAgent

是強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫Keras-RL中的一個(gè)類，用于實(shí)現(xiàn)DeepQ-Network（深度Q網(wǎng)絡(luò)）算法的智能體。這個(gè)類負(fù)責(zé)定義和管理智能體的行為，學(xué)習(xí)過程以及與環(huán)境的交互。用于解決離散動(dòng)作空間的馬爾可夫決策問題，其中智能體需要學(xué)習(xí)在不同狀態(tài)下采取最優(yōu)動(dòng)作來最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。步驟一：定義深度學(xué)習(xí)模型。示例-DQNAgent

強(qiáng)化學(xué)習(xí)步驟二：初始化gym環(huán)境。步驟三：初始化策略，記憶體、DQNAgent對(duì)象。示例-DQNAgent

強(qiáng)化學(xué)習(xí)步驟四：模型訓(xùn)練及評(píng)估。6CHAPTERGPT安全防御GPT安全防御代碼漏洞檢測(cè)逆向分析漏洞發(fā)現(xiàn)事件分析與響應(yīng)6.基于ChatGpt的安全防御在網(wǎng)絡(luò)安全攻防領(lǐng)域，ChatGPT猶如一柄技術(shù)雙刃劍，既能輔助攻擊者生成用于社工攻擊的網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件和計(jì)算機(jī)病毒（惡意代碼）等，也可助力防御者進(jìn)行