بررسی و مقایسه روش تشخیص بدافزار با استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری و یادگیری ماشین

امروزه با توجه به تکنیک های پیچیده مخفی سازی و چندریختی که بدافزارها به کار می گیرند، توسعه دهندگان نرم افزارهای ضد بد افزار به طور فزاینده ای به ابزارهای تجزیه و تحلیل خودکار و هوشمند وابسته شده اند. روش های سنتی مبتنی بر پایگاه داده امضاها، علی رغم کارایی اولیه، با چالش های بزرگی مواجه اند. با افزایش حجم این پایگاه ها، نیاز به فضای ذخیره سازی بیشتری احساس می شود که به نوبه خود منجر به افزایش زمان جستجو و تاخیر در شناسایی بدافزارها می گردد. این امر نه تنها کارایی منابع را کاهش می دهد، بلکه می تواند امنیت سیستم ها را نیز به خطر بیندازد. در این مقاله، به بررسی و مقایسه روش های نوین تشخیص بدافزار با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری و یادگیری ماشین پرداخته می شود. این روش ها، با کاهش وابستگی به پایگاه های داده بزرگ و بهبود سرعت و دقت شناسایی، به عنوان راه حل های موثرتری مطرح می شوند. الگوریتم های فراابتکاری با بهره گیری از تکنیک های جستجوی هوشمند، می توانند الگوهای جدید بدافزار را شناسایی کنند، در حالی که یادگیری ماشین با تحلیل رفتار و ویژگی های فایل ها، قادر به تشخیص تهدیدات ناشناخته است. نتایج نشان می دهد که ترکیب این دو روش، می تواند به بهبود قابل توجهی در کارایی و دقت سیستم های ضد بدافزار منجر شود.

کلیدواژه ها:

تشخیص نفوذ ، یادگیری ماشین ، الگوریتم های فرابتکاری ، دقت تشخیص