网络安全工程系Paavai工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal，摘要：恶意软件检测是网络安全的关键方面，传统的基于签名的方法证明不足以防止不断发展威胁。本期刊使用机器学习探索异常基本检测，通过识别与正常行为的偏差来识别恶意活动。所提出的系统利用机器学习算法来检测未知和零日恶意软件，从而通过适应新的威胁模式来增强网络安全。该研究研究了在现实世界环境中实施该系统的运营，经济和技术可行性。通过将先进的机器学习技术与基于异常的检测相结合，提出的系统代表了网络安全领域的重大进步。它旨在为新兴威胁提供更强大的防御机制，从而增强了针对已知和未知恶意软件的保护。本期刊不仅有助于开发前沿安全技术的发展，而且还为在动态和复杂的现实世界环境中实施这些系统的实际考虑提供了宝贵的见解。简介恶意软件多年来一直在显着发展，越来越复杂且难以捉摸，这使传统的检测方法（例如基于签名的方法）越来越无效。与基于签名的方法（反应性且仅限于已知威胁）不同，基于异常的检测旨在主动识别可能指示新形式或未知形式恶意软件的可疑行为。基于签名的检测取决于已知的恶意软件签名和模式的数据库；但是，这种方法与不匹配任何已知签名或多态性恶意软件的新兴威胁斗争，这些威胁不断地改变其外观以逃避检测。基于动物的检测是一种有希望的替代方案，通过专注于确定与系统或网络中正常行为的既定模式的偏差。这种方法利用机器学习技术来构建和维护正常活动的全面模型，从而使其能够识别和标记偏离该基线的异常模式。