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资源说明： 泛在网络日益受到各种各样的恶意代码攻击，已经严重威胁到各个领域的信息安全和网络安全。为了分析不同种类恶意代码之间的异同性，通过搭建Cuckoo沙箱平台模拟恶意代码运行环境研究其聚类情况，以此来获得恶意样本模拟运行的行为分析报告；在特征提取上为了全面覆盖恶意代码的主要行为，结合了动态行为特征和内存特征；之后利用t-SNE机器学习算法来对特征属性实现非线性降维；最后对传统的DBSCAN算法进行改进，将改进后的算法HDBSCAN结合恶意代码的行为特征来完成恶意代码的聚类。实验结果表明，相比于经典聚类算法，改进后的聚类算法提高了聚类质量，获得了更好的聚类效果，因此具有较高的可行性。
【基于Cuckoo平台的HDBSCAN恶意代码聚类算法】是针对当前网络安全问题，特别是恶意代码威胁的一种创新性解决方案。随着互联网的迅速发展和普及，网络安全已成为全球关注的焦点，而恶意代码作为网络攻击的主要手段，其多样性和复杂性不断升级。Cuckoo沙箱是一种流行的动态分析平台，它允许安全研究人员在一个隔离的环境中模拟恶意代码的执行，以获取其行为特征，从而更好地理解和应对这些威胁。
特征提取是恶意代码分析的关键步骤。在本研究中，不仅考虑了动态行为特征，如系统调用、网络活动、注册表操作和文件操作，还结合了内存特征，以全面了解恶意代码的行为模式。动态行为特征通常包括API函数调用频率、动态链接库的使用情况等，而内存特征则有助于识别那些可能采取反沙箱策略的恶意代码。
t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种有效的非线性降维技术，被用来处理高维特征数据，将其压缩到低维空间中，便于后续的分析和聚类。在本研究中，t-SNE被用来减少特征属性的维度，以便更有效地理解恶意代码的行为特征。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能发现任意形状的聚类并忽略噪声。然而，对于某些复杂场景，DBSCAN可能表现不足。因此，研究人员提出了改进版的HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），它在DBSCAN的基础上增加了层次结构，能更好地处理数据集的密度变化，同时保持对噪声点的敏感性。
实验结果显示，HDBSCAN相对于传统的聚类算法，如K-means或DBSCAN，能提供更高的聚类质量和更好的聚类效果。这表明，结合Cuckoo沙箱平台的动态分析与HDBSCAN的聚类能力，可以更准确地识别和区分恶意代码的不同类别，为网络安全防护提供了更为精细的策略。
本文提出的基于Cuckoo平台的HDBSCAN恶意代码聚类算法，通过整合动态行为和内存特征，采用t-SNE进行非线性降维，以及应用改进的HDBSCAN算法，提高了恶意代码分析的效率和准确性。这种方法对于防御不断演变的恶意软件威胁具有重要意义，为未来的恶意代码分析和防御策略提供了新的思路。
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