陈佳捷，彭伯庄，吴佩泽

（中国南方电网数字电网研究院有限公司，广州 510000）

0 概述

互联网的快速崛起给网络空间带来新的发展机遇，但同时也带来越来越严重的网络安全问题。高速互联网在实现设备与服务互连的同时，也为网络黑客从海外实施远程匿名攻击提供了便捷途径，在目前网络安全犯罪成本较低的情况下，黑客在各类社交网络传播恶意代码的频率逐年升高。恶意代码由攻击者创建旨在损害网络系统安全性或泄露被攻击者隐私信息，其包括蠕虫病毒、特洛伊木马等常见的计算机病毒，以及间谍软件、广告软件和行为记录软件等恶意软件。目前，恶意代码的数量正在呈爆发性增长。根据卡巴斯基报告［1］，2019 年第一季度，网站META 区域受到加密挖掘恶意软件、网络钓鱼和勒索软件等持续攻击，该季度恶意软件攻击超过1.5亿次，平均每天达到160万次，相较2018年第一季度增长108%。

恶意代码的检测方法主要包括基于签名的检测方法、启发式检测方法以及行为式检测方法等，其中基于签名的检测方法应用最为广泛。该方法主要基于模式匹配的思想，为每种已知恶意代码产生一个唯一的签名特征标记并创建恶意代码库，通过将未知代码的签名特征与恶意代码库进行对比来识别恶意代码。其检测速度较快且准确率高，但对于未出现过的病毒无法进行检测。此外，大量恶意软件为避免被查杀进行加壳和混淆处理，增大了其检测与识别难度。……