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|电脑杀毒，原来还能“望闻问切”？( 三 )


值得注意的是数据集分成了三组 ， 其中只有一组会用于训练 ， 剩下两组均用于检测 。
|电脑杀毒，原来还能“望闻问切”？
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|电脑杀毒，原来还能“望闻问切”？
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探测机由一台树莓派和一台示波器组成 。 树莓派很便宜 ， 但出于实验准确性目的 ， 团队采用的是高端示波器 ， 价格贵的离谱……
然后是信号处理过程 。 由于目标单片机采用的是 ARM 架构多核处理器 ， 记录下的原始电磁信号存在大量噪音 ， 团队采用短时傅里叶变换 (STFT) 对其进行信号处理 ， 生成频谱图 ， 再提取信号特征 ， 用于下一步骤的神经网络训练 。
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最后是训练过程 。 团队采用了支持向量机 (SVM)、多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 等多种结构从简单到复杂的神经网络 ， 对上一步提取的特征进行学习训练 。
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团队用这样的实验环境 ， 总共收集了10万组信号特征设置进行训练 ， 将神经网络放到探测机上进行验证 。
结果令人震惊：采用多种架构训练的神经网络 ， 在恶意软件的类型识别上均达到了超过98%的准确度 。
特别是采用 CNN 训练的探测机：
识别 DDoS、勒索软件、内核 Rootkit 三种主要类型的准确度高达99.82%；
识别 gonnacry、keysniffer、maK_It、mirai 和 bashlite 等五种恶意软件家族的准确度高达99.61%；
识别虚假控制流、指令集替换、虚拟化等七种代码混淆方式 ， 准确度高达82.70% ， 显著优于随机猜测的14.29%；
对于从未在训练数据集中出现的新恶意软件家族 ， 准确度高达98.85% 。
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通过这项前所未有的实验 ， IRISA 团队在计算机系统的旁路恶意软件检测上取得了前所未有的成绩 。
他们证明了这种查毒方式真的非常好用 ， 对于此前不存在的恶意软件变种 ， 具有极高的甄别能力 ， 并且对于各种复杂混淆技术的耐受性非常强 。
更重要的是 ， 这种旁路检测手段 ， 对于目标系统完全没有任何侵入和修改 。 恶意软件的反侦察能力再强 ， 也拿它没招……
早在2016年 ， 恶意软件 mirai 就已经引发过一场病毒“海啸” ， 感染了数十万个路由器、摄像头、打印机等物联网设备 ， 形成大规模“僵尸”网络 ， 进而导致多次全球级别的互联网服务崩溃事故 。

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