一种改进的加权贝叶斯恶意软件识别方法

目前恶意软件的安全威胁越来越严重,提高恶意软件的识别准确率已成为亟待解决的问题.针对朴素贝叶斯方法恶意软件识别准确率不高的问题,提出一种利用萤火虫算法改进加权贝叶斯的恶意软件识别方法,以恶意软件的行为数据作为特征,通过萤火虫算法不断地迭代来优化样本属性的权值,将权值带入加权贝叶斯模型中识别恶意软件,通过对virusshare网站的1300个样本进行实际检测,相比于朴素贝叶斯和互信息加权贝叶斯恶意软件识别方法,其平均识别准确率分别提高了17％和6％,表明新方法具有更好的识别效果.