东南大学:如何高效检测恶意软件？

东南大学:如何高效检测恶意软件？

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随着信息技术的快速发展，恶意软件对计算机安全构成了越来越大的威胁。传统的安全检测手段已经无法完全应对当前的恶意软件攻击环境。本文将探讨如何高效检测恶意软件，以保障计算机使用安全。

传统的安全检测手段已无法完全应对现阶段的恶意软件攻击环境，在此背景下，人们也在尝试引入机器学习、深度学习、家族聚类等方法，以便更高效地检测恶意软件。

随着信息网络技术的发展，计算机在现代社会的生产活动中具有极重要的地位，同时也一直面临着来自恶意软件攻击的威胁。恶意软件指在使用者不知情、未允许的情况下，攻击者在用户计算机及其他相似终端上运行的恶意程序。其目的为绕过权限控制，利用操作系统或应用程序的漏洞来侵害用户合法权益。攻击者通过恶意软件来窃取数据库信息、个人隐私或控制其他网络资源，严重影响了计算机使用安全。

恶意软件威胁程度加深

近期，针对银行、医院等重要机构进行数据加密勒索的WannaCry病毒，通过加密被害主机数据以勒索用户付费解密数据，给30多万受害者造成了约80亿美元的损失。

除了危害大以外，目前的恶意软件攻击还表现出数量多、变化快的特点，且大部分普通计算机使用者都是潜在的恶意软件攻击目标。2023年3月2日，中国互联网络信息中心发布的第51期《中国互联网络发展状况统计报告》中显示，截至2022年12月，中国网民规模达10.67亿，网络普及率高达75.6%。