Malware Analysis on AI Technique

在当今世界，我们每天通过互联网进行最大限度的工作，例如在线支付、数据传输等，超过数千个用户在连接。因此，为用户提供安全保障至关重要。必须检测和防止恶意对象获取持久性并在组织内造成破坏。因此，需要进行恶意软件分析以确保系统安全。这需要使用有效和高效的方法来检测操作系统恶意软件。由于技术成本较低，人工智能在分析恶意软件的项目中的实施也变得不那么困难。本文详细介绍了使用各种基于人工智能的分析技术对操作系统中的恶意软件进行分类和分析。

论文旨在解决OS恶意软件检测的问题。研究人员试图使用人工智能技术对OS恶意软件进行分类和分析，以提高系统的安全性。这是一个当前仍然存在的问题。

论文的关键思路是使用人工智能技术对OS恶意软件进行分类和分析。研究人员使用了不同的技术，如深度学习、聚类分析、支持向量机等，以提高恶意软件检测的准确性和效率。

论文设计了一系列实验来验证所提出的方法的有效性。研究人员使用了多个数据集进行测试，并比较了所提出的方法与其他方法的性能。论文还开源了相关代码。值得注意的是，论文使用的方法可以应用于其他领域的恶意软件检测。

最近的相关研究包括：《A survey of deep learning for malware detection》、《Malware classification using deep convolutional neural networks》、《A comparison of machine learning techniques for malware classification》等。