基于网络行为特征聚类分析的恶意代码检测方法

摘要

本发明提供的是一种基于网络行为特征聚类分析的恶意代码检测方法。步骤1，主要针对僵尸网络和木马的网络行为进行特征分析；步骤2，利用MFAM‑NB框架进行网络特征提取；步骤3，利用基于自适应权重的k‑Means聚类算法进行恶意代码检测。该方法能够解决恶意网络可以轻易地改变包内容和流特性，从而避开恶意代码的检测的问题，并且能够解决传统恶意代码检测方法对于手工特征提取的依赖性问题。该方法所采用的基于自适应权重的k‑Means恶意代码检测算法能够解决传统的k‑Means算法对于初始化中心选择不当导致恶意代码检测不准确的问题，并且能够解决k‑Means算法处理大数据量特征集过于耗时的问题。