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勒索软件攻击的威胁不断升级，这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值，但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合，提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式，行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术，包括异常检测，机器学习算法和启发式方法，以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战，例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述，本文强调了行为分析的潜力，以增强勒索软件检测和预防，从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
行为分析在勒索软件检测和预防中的作用
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