面向小样本的恶意软件检测综述

作     者：刘昊 田志宏 仇晶 刘园 方滨兴 LIU Hao;TIAN Zhi-Hong;QIU Jing;LIU Yuan;FANG Bin-Xing

作者机构：广州大学网络空间安全学院 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2024年第35卷第08期

页      面：3785-3808页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金(U20B2046) 国家重点研发计划(2021YFB2012402) 广东省高校创新团队项目(2020KCXTD007) 广州市高校创新团队项目(202032854) 

主　　题：网络安全 小样本学习 恶意软件检测 恶意行为 

摘      要：恶意软件检测是网络空间安全研究中的热点问题,例如Windows恶意软件检测和安卓恶意软件检测等.随着机器学习和深度学习的发展,一些在图像识别、自然语言处理领域的杰出算法被应用到恶意软件检测,这些算法在大量数据下表现出了优异的学习性能.但是,恶意软件检测中有一些具有挑战性的问题仍然没有被有效解决,例如,基于少量新颖类型的恶意软件,常规的学习方法无法实现有效检测.因此,小样本学习(few-shot learning,FSL)被用于解决面向小样本的恶意软件检测(few-shot for malware detection, FSMD)问题.通过相关文献,提取出FSMD的问题定义和一般流程.根据方法原理,将FSMD方法分为:基于数据增强的方法、基于元学习的方法和多技术结合的混合方法,并讨论每类FSMD方法的特点.最后,提出对FSMD的背景、技术和应用的展望.