高 洋，王礼伟，任 望，谢 丰，莫晓锋，罗 熊✉，王卫苹，杨 玺

1) 中国信息安全测评中心，北京 100085 2) 北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083 3) 北京科技大学人工智能研究院，北京100083 4) 材料领域知识工程北京市重点实验室，北京 100083 5) 北京市智能物流系统协同创新中心，北京 101149

在国家信息安全的范畴中，与国家基础设施相关联的工业控制系统的安全占据着极其重要的地位[1]. 目前，互联网环境下的工控系统安全是一个重要的关注点，对其中非正常行为的监测主要围绕网络层面和使用端分别进行防护. 网络端防护通常是指网络流量进行分析，主要是指对工业控制系统的特定协议、各种终端（包括移动终端）的流量异常等进行分析；使用端的防护主要是识别样本的异常行为来分析. 本文主要研究终端方的工控系统安全防护问题，对其中的恶意软件进行检测和分析，以提高监测预警的准确性和可用性. 当前应对的方法主要基于人工线下检查，对于存在的安全隐含，还是以讨论解决方案为主，并不具备智能化特点. 因此，研发恶意软件的智能检测算法，具有重要的现实意义[2].

一般来说，可以通过提取恶意软件的特征码来判断该程序是否属于某一类已知的恶意软件，虽然这样对已知特征的恶意软件能有很高的识别率，但对于恶意软件的某些新型变种而言，检测效果可能不太理想[3]. 从长远的角度来看，随着新型恶意软件的变种不断出现，病毒库将……