深度學習在網絡安全惡意軟件檢測中的應用

中圖分類號：TP393.08 文獻標志碼：A

0 引言

惡意軟件（如病毒、木馬、勒索軟件等）是網絡安全的主要威脅之一，能夠竊取用戶信息、破壞系統或執行其他惡意行為。隨著惡意軟件攻擊的日益復雜化和多樣化，傳統方法已無法滿足現代網絡安全的需求。深度學習作為機器學習的一個分支，通過模仿人腦神經網絡的結構和功能，能夠自動提取數據的高階特征并進行分類。近年來，深度學習在惡意軟件檢測中展現出巨大潛力。

1傳統檢測方法的局限性

傳統方法（如基于簽名的檢測）需依賴已知惡意軟件的簽名數據庫，通過匹配特征碼識別威脅。然而，新型或變種惡意軟件（如多態病毒）會通過代碼混淆、加殼等技術頻繁修改自身，導致傳統方法無法檢測。例如，網絡犯罪分子通過生成大量衍生惡意軟件繞過簽名檢測，使得傳統方法對新威脅的響應滯后。一方面，傳統方法中的靜態分析（如校驗和計算、文件哈希比對）容易被繞過。惡意軟件通過修改代碼結構或嵌入冗余指令即可改變靜態特征，而基于規則的方法無法有效識別此類變種。另一方面，傳統方法對動態行為的分析能力不足，難以捕捉運行時惡意活動。簽名數據庫需持續更新以覆蓋新威脅，但這一過程耗時且成本高昂，簽名庫的更新速度遠不及惡意軟件的變種速度，在應對新威脅時需人工介入調查，導致檢測效率低下。啟發式分析和行為監控等方法則依賴預定義規則，容易產生誤報（如將合法軟件誤判為惡意）或漏報（如無法識別高級持續威脅）。傳統系統依賴手動調整的規則，面對復雜惡意軟件時表現不佳，傳統機器學習方法需依賴人工特征工程，難以從海量數據中自動提取復雜特征[1]。傳統方法在處理未經處理的二進制數據時效率低下，而深度學習可直接從原始數據中學習高階特征。

2深度學習的革新優勢

深度學習是一種基于人工神經網絡的機器學習技術，其核心思想是通過多層神經網絡模擬人腦的學習過程，自動從數據中提取特征，而無需人工設計特征。深度學習通過數據驅動方式突破傳統瓶頸，展現獨特技術優勢：一是自動特征提取能力。卷積神經網絡（ConvolutionalNeural Network，CNN）可直接從二進制文件中學習多層級特征。例如，將PE文件轉化為灰度圖像后，ResNet-50模型在Microsoft數據集上實現99.97%準確率，比傳統方法提升 30% 。二是時序行為建模。長短期記憶網絡（LongShort-TermMemory，LSTM）可捕捉惡意軟件的動態行為序列。Cuckoo沙箱記錄的系統調用序列經Bi-LSTM處理后，勒索軟件檢測F1值達 96.67% ，誤報率低于2%^[2] 。三是多模態融合檢測。混合模型結合靜態代碼特征（CNN處理）與動態行為日志（RNN分析），在APT攻擊檢測中實現 98.5% 召回率。例如，MtNet架構通過聯合訓練分類器，對Emotet銀行木馬的變種識別率提升 45% 。四是對抗樣本魯棒性。深度置信網絡（DeepBeliefNetwork，DBN）通過對抗訓練增強模型魯棒性。實驗顯示，在FGSM攻擊下，DBN的檢測準確率僅下降 5.2% ，顯著優于支持向量機（SupportVectorMachin，SVM）（下降 23.7% ）。

3當前網絡安全惡意軟件檢測存在的問題

3.1新型惡意軟件的快速演變

現代惡意軟件不斷進化，攻擊者利用新技術（如AI、混淆技術等）生成偽裝的惡意代碼，使其難以被傳統檢測工具識別。例如，利用大型語言模型（LargeLanguageModel，LLM）生成的惡意JavaScript代碼可以通過多次轉換逃避分類系統的檢測。此外，惡意軟件還可以通過混淆自身代碼、隱藏在正常進程中或利用零日漏洞等方式規避檢測。

3.2檢測效率與實時性不足

當前的惡意軟件檢測系統在處理大規模數據時效率較低，難以實現實時檢測。例如：一些安全軟件需要 24h 不間斷運行才能檢測到新的惡意軟件，而企業網絡中可能每天有數十萬種新惡意程序出現，這使得檢測系統面臨巨大壓力[3]。此外，沙箱技術雖然有效，但惡意軟件可以通過逃避沙箱檢測繞過保護。

3.3數據質量和模型可解釋性問題

惡意軟件檢測依賴于高質量的數據集和先進的機器學習模型。然而，數據集的質量和多樣性直接影響檢測準確率，而模型的可解釋性不足可能導致誤報或漏報。例如，深度學習模型在檢測新型惡意軟件時可能缺乏透明度，難以解釋其決策過程。

3.4多維度威脅的復雜性

惡意軟件不僅限于傳統的計算機病毒，還包括針對云計算、物聯網設備和移動設備的新型威脅。這些威脅具有更高的隱蔽性和復雜性，傳統的檢測方法難以應對。例如，物聯網設備的快速普及使得惡意軟件攻擊面擴大，而這些設備通常缺乏足夠的安全防護措施。

4基于深度學習的惡意軟件檢測模型設計

4.1數據集處理

基于深度學習的惡意軟件檢測模型設計中，數據集處理是關鍵步驟之一。首先要對數據集進行選擇與劃分。惡意軟件檢測通常需要大規模、多樣化的數據集來支持模型訓練和測試。例如，伊斯蘭堡大學學者MuhammadWaqar[4]使用了包含12萬條記錄的數據集，其中10萬條為良性樣本，2萬條為惡意樣本，并將數據集劃分為 90% 的訓練集和 10% 的評估集。

其次，需要進行數據預處理。數據預處理是深度學習模型訓練的重要環節，包括特征提取、數據清洗和增強等步驟。最后，需要進行特征提取與選擇。特征提取是惡意軟件檢測中的核心任務。通過有效的特征提取和選擇可以顯著降低模型復雜度，提高檢測效率。

4.2模型選擇

惡意軟件檢測的復雜性在于其動態性和多樣性，尤其是惡意軟件作者不斷采用多態性、變形和混淆技術來逃避檢測。因此，選擇合適的深度學習模型對于提高檢測精度和適應性至關重要。常見深度學習模型有卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（Recurrent"NeuralNetwork，RNN）等。CNN廣泛用于處理圖像化惡意軟件（如將二進制代碼轉為灰度圖像）。在Malimg數據集上準確率可達 98.52% ，結合SVM的混合模型（如CNN-SVM）在實驗中將準確率提升至99. 59% 。循環神經網絡擅長處理序列數據（如API調用序列或動態行為日志）。例如，LSTM在動態行為分析中檢測勒索軟件的準確率達 96.67% ，門控循環單元（GatedRecamentUnit，GRU）也被用于捕捉時間依賴性[5]。深度信念網絡（Deep Belief Net，DBN）在Android惡意軟件檢測中，通過2層結構和150個神經元實現 96.76% 的準確率，表明其在特征抽象上具有優勢。

模型選擇首先要基于數據特征選擇模型，靜態分析（如PE文件頭信息、API調用序列）適合使用CNN；動態分析（如運行時行為、網絡流量）適合使用RNN及其變體。其次，考慮模型的適應性和泛化能力。結合遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）優化模型結構和特征選擇，以應對概念漂移（ConceptDrift），并通過GA動態調整模型參數和特征集，增強模型對新惡意軟件變種的檢測能力。最后，評估模型性能。評估模型性能需要通過使用準確率、召回率、F1分數等指標進行評估，并在不同的數據集上進行交叉驗證，確保模型的泛化能力。

4.3實時檢測

隨著惡意軟件的復雜性和數量不斷增加，傳統的基于簽名和啟發式的檢測方法已難以應對新的變種。實時檢測能夠快速識別和響應新出現的惡意軟件，減少安全漏洞帶來的風險。深度學習通過靜態分析，提取惡意軟件代碼的靜態特征（如PE文件頭信息、API調用序列），利用卷積神經網絡（CNN）進行視覺分析[6。深度學習動態分析上可以監測惡意軟件運行時的行為（如系統調用、網絡流量），利用循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）進行序列分析。深度學習的靜態分析與動態分析結合，能夠更有效地檢測已知惡意軟件及其變種。

深度學習模型需要大量標注數據進行訓練，但收集和標注惡意軟件數據集耗時且復雜。所以在模型架構設計上，要結合CNN（處理靜態特征如文件結構圖像化）LSTM/GRU（分析動態行為序列）與圖神經網絡（識別惡意軟件傳播關系），使混合模型在AIoT環境中實現 95% 準確率，較單一模型提升 5% 。還可以采用深度可分離卷積減少參數量，配合模型剪枝技術，使推理速度提升 30% ，滿足實時性要求。

深度學習在惡意軟件檢測中的實時數據處理，可以對傳入文件進行并行處理，靜態特征（PE頭、API調用序列）提取耗時 lt;50ms ，動態沙箱行為監控（系統調用、網絡活動）通過GRU實時分析，延遲控制在200ms 內。深度學習的多模態融合，使用跨模態注意力機制整合文件哈希、內存占用率（系統日志）與網絡流量特征，誤報率降低至 0.8% 。實時檢測，尤其是在處理大規模數據時，需要強大的計算資源支持，所以要采用硬件加速（如GPU）和優化模型架構（如減少層數或使用輕量級網絡）。深度學習模型通常難以解釋，這可能影響安全團隊對檢測結果的信任，所以解決方法要結合解釋性工具（如特征重要性分析）或使用可解釋的AI技術。

4.4性能優化

基于深度學習的惡意軟件檢測模型設計中，性能優化是確保模型高效運行、準確檢測惡意軟件的關鍵環節。首先要保證模型架構的優化?？梢愿鶕阂廛浖z測的具體需求，選擇適合的深度學習模型。例如，卷積神經網絡（CNN）適用于靜態特征（如PE文件頭信息、API調用序列）的提??；循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）適合動態行為分析。性能的優化還需要結合多種深度學習技術，如CNN與RNN的混合架構，可以同時利用靜態和動態特征，提升檢測性能。其次，特征提取與降維。通過特征選擇算法（如降噪自動編碼器）減少特征維度，同時保留關鍵信息，提升模型訓練效率，并針對安卓惡意軟件檢測，通過API聚類和調用圖優化提取更準確的特征，適應惡意軟件的動態變化。再次，模型壓縮與優化。通過檢測減少模型的冗余參數，量化則將模型的權重從浮點數轉換為低位寬表示，從而減少模型大小和計算開銷[7]。還可以利用知識蒸餾技術將復雜模型的知識遷移到輕量級模型中，提升輕量級模型的性能。第四，硬件加速與并行化?？梢岳肎PU的并行計算能力，加速模型訓練和推理過程，并通過分布式訓練框架（如TensorFlow的分布式策略）在多臺機器上并行訓練模型，減少訓練時間。第五，實時檢測優化。性能的優化需要選擇或設計輕量級的深度學習模型（如MobileNet、Tiny-YOLO），以適應實時檢測的需求。通過改進模型架構（如引入深度可分離卷積）和優化推理引擎（如TensorRT），還可以提升模型的實時性。

5深度學習的技術實現路徑

5.1特征提取與表示學習

惡意軟件檢測的核心在于從原始數據中提取出能夠反映其行為和特性的高階特征。傳統的惡意軟件檢測方法依賴于手動選擇的特征，如API調用、系統調用序列、文件結構等，但這些方法在面對復雜多變的惡意軟件時顯得力不從心。深度學習通過其強大的自動特征提取能力，能夠從原始數據中學習到更深層次的特征表示，從而提高檢測的準確性和效率。表示學習是深度學習的核心任務之一，其目的是將原始數據映射到一個更加適合模型訓練的表示空間。在惡意軟件檢測中，深度學習模型通過多層神經網絡自動學習數據的層次化表示捕捉惡意軟件的關鍵特征。CNN在圖像處理領域表現出色，也被廣泛應用于惡意軟件的靜態特征提取。RNN及其變體LSTM擅長處理序列數據，因此非常適合用于動態特征提取。DNN通過多層非線性變換，能夠從原始數據中學習到復雜的表示。例如：DNN被用于分析惡意軟件的字節碼或二進制文件，以實現高效的分類。深度學習在惡意軟件檢測中的技術實現路徑主要集中在特征提取與表示學習上。通過結合靜態和動態特征，利用CNN、RNN、LSTM等模型進行表示學習，并結合監督與無監督學習方法，深度學習能夠顯著提高惡意軟件檢測的準確性和效率。

5.2檢測系統架構設計

5.2.1端到端檢測框架

端到端的深度學習框架能夠直接從原始數據中提取特征并進行分類，避免了傳統方法中復雜的特征工程步驟。例如，使用卷積神經網絡（CNN）對二進制代碼進行特征提取，或者利用遞歸神經網絡（RNN）捕捉惡意軟件執行過程中的行為序列。此外，端到端框架還可以結合多模態數據（如靜態特征和動態行為），進一步提高檢測的準確性和魯棒性。

5.2.2聯邦學習部署方案

聯邦學習是一種分布式機器學習方法，它允許多個參與者共同訓練模型，而無需共享原始數據。這種方法特別適用于惡意軟件檢測，因為它可以保護用戶隱私并減少數據泄露的風險。例如，在惡意軟件檢測中，聯邦學習可以用于跨設備或跨組織的聯合訓練，從而提升模型的泛化能力。

5.2.3實時檢測優化

實時檢測是惡意軟件檢測的重要需求之一，尤其是在面對快速演變的威脅時。深度學習模型可以通過持續學習和在線更新來適應新的惡意軟件變種。例如，動態深度學習模型可以根據實時捕獲的數據動態調整其參數，從而實現快速響應。此外，結合輕量級模型（如MobileNet或EfficientNet）可以在保持高精度的同時降低計算復雜度，從而滿足實時檢測的需求。

5.3 對抗防御強化

5.3.1對抗訓練策略

對抗訓練是一種通過生成對抗網絡（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）或對抗性樣本來增強模型魯棒性的方法。在惡意軟件檢測中，對抗訓練可以用于生成對抗性樣本，這些樣本能夠欺騙傳統的檢測模型，但深度學習模型通過對抗訓練可以提高對這些樣本的識別能力。例如，生成對抗網絡（GAN）可以生成與正常樣本相似但包含惡意特征的樣本，從而訓練模型更好地識別潛在威脅。此外，通過對抗訓練，模型可以在面對惡意軟件的細微修改時保持較高的準確率，從而提高對零日攻擊的防御能力。

5.3.2梯度掩蔽技術

梯度掩蔽技術是一種通過調整模型梯度來增強模型魯棒性的方法。在惡意軟件檢測中，攻擊者可能會利用梯度信息優化對抗性樣本，從而繞過檢測。因此，通過梯度掩蔽技術，可以減少模型對梯度信息的依賴，從而降低對抗性攻擊的成功率。例如，通過引入隨機噪聲或修改梯度方向，可以使得模型對輸人樣本的敏感性降低，從而提高其對惡意軟件的防御能力。

5.3.3輸入凈化機制

輸入凈化機制是指通過預處理輸入數據來減少惡意軟件檢測中的誤報和漏報。在深度學習模型中，輸入凈化可以通過以下方式實現：一是數據增強。通過對輸入數據進行旋轉、縮放、裁剪等操作，增加模型對不同輸入形式的適應性。二是特征選擇。通過選擇與惡意軟件檢測最相關的特征，減少無關特征對模型的影響，從而提高檢測效率和準確性。三是異常檢測。利用深度學習模型的異常檢測能力，識別出與正常樣本顯著不同的惡意樣本，從而提高檢測的靈敏度和準確性。

6結語

深度學習通過端到端特征學習和復雜模式挖掘，顯著提升了惡意軟件檢測的準確率和實時性，尤其在應對變種攻擊和未知威脅方面具有決定性意義。然而，數據標注、對抗攻擊和計算成本仍是主要挑戰。

未來的突破須依賴跨學科協作、模型優化及新型學習范式（如聯邦學習）的應用。隨著技術演進，深度學習有望成為網絡安全防御體系的核心支柱。

參考文獻

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[7]石磊，李君，吳婷.基于深度學習和LDA的學科研究前沿主題識別探究[J].江蘇科技信息，2022（33）：33-36，48.

（編輯戴啟潤）

Application of deep learning in detecting malicious software in network security

LI Yinghua'， ZHU Jingyi2 （1.Baoding University，Baoding O71000， China; 2. City University of Macau，Macau 999078，China）

Abstract：Traditional malware detection methods relyon manual feature engineering，which makes itdiffcult todeal with massive amounts of data and complex attack paterns.However，deep learning has become the core technology for malware detection through automation，high accuracy，and strong generalizationability．Thearticlepoints out the limitationsof traditional detectionmethods，theinnovativeadvantages of deep learning，thecurrentproblems in network security malware detection，and the design of malware detection models based on deep learning.It also exploresthe technical implementationpathof deep learning from 3aspects：featureextractionandrepresentation learning，detection system architecture design，and adversarial defense reinforcement.Research has shown that deep learning significantly improves the accuracyand real-time performance of malwaredetection through end-to-end feature learning and complex pattern mining.

Key words： deep learning; network security；malicious software；detection