基于大数据机器学习的进程行为异常检测方法

摘要

针对已有的进程行为异常检测模型的不足,本文给基于机器学习的思想,提出一种新的进程行为异常检测方法.该方法通过将系统调用序列的时间顺序向量化,作为机器学习的输入,使用k邻近分类和朴素贝叶斯分类两种机器学习算法,对于进程行为的特征向量进行异常分类和训练,得到检测检测模型并进行异常检测,达到进程行为异常检测的目的.