تشخیص بدافزار بر اساس تحلیل رفتار مبتنی بر آتوماتای یادگیر و شبکه عصبی

تشخیص بدافزار بر اساس تحلیل رفتار مبتنی بر آتوماتای یادگیر و شبکه عصبی یکی از روش‌های نوین و کارآمد در مقابله با تهدیدات سایبری است که به دلیل رشد سریع بدافزارها و پیچیدگی حملات ناشناخته، اهمیت زیادی یافته است. با توجه به ناکارآمدی روش‌های سنتی مبتنی بر امضا در برابر بدافزارهای جدید، این پژوهش رویکردی پویا و هوشمند را ارائه می‌دهد که با بهره‌گیری از داده‌کاوی و تحلیل رفتار، دقت تشخیص را به ۹۹٫۰۶ درصد رسانده است. این پایان نامه با استفاده از شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند آتوماتای یادگیر، ویژگی‌های رفتاری بدافزارها را استخراج و تحلیل می‌کند.

اهمیت تحلیل پویا در تشخیص بدافزار

روش‌های تشخیص بدافزار به دو دسته اصلی تحلیل ایستا و پویا تقسیم می‌شوند. در تحلیل ایستا، کد بدافزار بدون اجرا بررسی می‌شود که اگرچه سریع است، اما در برابر بدافزارهای پیچیده ناکارآمد است. در مقابل، تحلیل پویا با اجرای بدافزار در محیطی کنترل‌شده مانند ماشین مجازی، رفتار آن را مشاهده و ویژگی‌های کلیدی مانند فراخوانی‌های API را استخراج می‌کند. این روش با استفاده از ابزارهایی مانند WinAPIOverride32، گزارش‌های رفتاری دقیقی تولید می‌کند که مبنای تشخیص قرار می‌گیرند.

نقش شبکه عصبی و آتوماتای یادگیر

شبکه‌های عصبی با شبیه‌سازی عملکرد نرون‌های انسانی، توانایی پردازش داده‌های پیچیده را دارند. در این پژوهش، شبکه عصبی با استفاده از آتوماتای یادگیر بهینه‌سازی شده تا پارامترهایی مانند تعداد لایه‌ها و نرون‌ها به‌صورت خودکار تنظیم شوند. این بهینه‌سازی منجر به کاهش هشدارهای نادرست و افزایش دقت تشخیص شده است. الگوریتم فاخته و ماشین بردار پشتیبان نیز برای انتخاب ویژگی‌های بهینه استفاده شده‌اند.

مزایا و نوآوری‌های روش پیشنهادی

این روش با ترکیب تحلیل پویا، داده‌کاوی و یادگیری تقویتی، نه‌تنها بدافزارهای شناخته‌شده بلکه انواع ناشناخته را نیز شناسایی می‌کند. کاهش هشدارهای نادرست، بهبود دقت و خودکارسازی فرآیند تشخیص از جمله مزایای این رویکرد است. این پژوهش گامی مهم در جهت حفاظت از سیستم‌ها در برابر تهدیدات سایبری نوظهور برداشته است.