基于BP神经网络算法的恶意代码检测系统

• 作 者: 张华 陈淑珍
• 机 构: 福建警察学院计算机与信息安全管理系,福建警察学院网络安全与电子物证研究所
• 出 处: 莆田学院学报
• 发表日期: 2020年5期
• 关键词: BP神经网络 算法 恶意代码 检测系统 BP neural networkalgorithmmalicious codedetection system
• 基金项目: 福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT190445)

针对恶意代码检测系统因未有效激发神经元获取激发路径、收敛较差导致识别准确性低的现状,研究基于BP神经网络算法的恶意代码检测系统。该系统依据动态二进制与静态反汇编技术分析恶意代码并提取恶意代码特征,利用BP神经网路算法检测网络恶意代码,并针对差异输入激发不同神经元组成激发路径,再针对激发路径权值调整训练样本提升检测准确性。实验结果表明,该系统检测网络中恶意代码准确率高达99%,实时性较好,具有实际应用价值。