摘要：本文聚焦于基于机器学习的恶意代码检测模型在计算机安全防护中的应用。基于此，阐述了该模型在静态特征分析、动态行为监测及实时威胁预警等方面的应用，展现出其在提升计算机安全防护水平上的显著优势，为计算机安全领域的发展提供了新的思路与方法。
　　关键词：机器学习；恶意代码检测模型；计算机安全防护
　　引言
　　在数字时代，计算机安全面临着严峻挑战，恶意代码的泛滥给个人、企业和社会带来了巨大损失，传统恶意代码检测方法在面对日益复杂多变的恶意代码时，逐渐显露出局限性。机器学习技术的兴起，为恶意代码检测带来了新的契机，能够更高效、准确地识别恶意代码，增强计算机安全防护能力。
　　一、基于静态特征的恶意代码精准识别。机器学习模型可对恶意代码的静态特征进行深入挖掘，通过对恶意代码文件的反编译、反汇编，提取其中的指令、字节序列、文件头部信息等，例如，利用N-Gram方法提取恶意代码的字节序列特征，设置合适长度的滑动窗口，将子序列频率作为特征输入模型[1]。结合PE文件头信息，包括程序文件的结构特征、动态链接库及导入导出表等信息，作为检测的静态特征，多种特征融合，经机器学习分类器训练，如支持向量机、决策树等，可精准判断代码的恶意性，有效应对经变形、多态、代码混淆技术处理后的恶意代码。
　　二、动态行为监测下的恶意代码洞察。在动态行为监测方面，机器学习发挥着重要作用。监控组件提供恶意代码在虚拟环境中运行时的行为日志，包括进程执行期间发生的系统事件序列及相应参数，模型将这些事件序列压缩为二进制向量，通过训练深度神经网络，能够有效区分干净日志和恶意日志[2]。
　　三、实时威胁预警与智能响应。机器学习模型能够实时分析大量数据，包括网络流量数据、系统日志信息等，从中识别异常行为和潜在的攻击，通过整合实时威胁情报数据源，如第三方情报提供商数据、公开的漏洞信息、网络攻击趋势等，模型不断学习最新的威胁特征，实现自适应更新。一旦检测到恶意代码或异常行为，可迅速触发预警机制，并联动安全防护设备采取智能响应措施。
　　结束语
　　基于机器学习的恶意代码检测模型在计算机安全防护中展现出巨大潜力，通过对恶意代码静态特征和动态行为的分析，以及实现实时威胁预警与智能响应，显著提升了计算机安全防护水平。
　　参考文献：
　　[1]贺月辉.面向恶意代码检测的对抗技术研究[D].北京邮电大学,2023.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.003070.
　　[2]张锐钊.共享场景下机器学习模型安全漏洞及其检测技术研究[D].天津理工大学,2023.DOI:10.27360/d.cnki.gtl-gy.2023.000345.