توسعه نرم افزارهای ضدبدافزار با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

توسعه نرم افزارهای ضدبدافزار با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین به عنوان یکی از راهکارهای نوین و موثر در مقابله با تهدیدات پیچیده فضای سایبری مطرح است. با گسترش روزافزون بدافزارها و افزایش تنوع و پیچیدگی آن ها، روش های سنتی مبتنی بر امضا و قواعد ثابت ناکارآمد شده اند و نیاز به فناوری های هوشمند و خودیادگیر احساس می شود. هدف این پژوهش، بررسی و توسعه مدل های یادگیری ماشین است که قادر به شناسایی و طبقه بندی بدافزارها با دقت و سرعت بالا باشند. در این راستا، روش تحقیق به صورت کیفی و توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای انجام شده است که با گردآوری و تحلیل منابع علمی معتبر داخلی و بین المللی، الگوریتم های مختلف یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری عمیق مورد بررسی قرار گرفته اند. همچنین، فرایند جمع آوری داده ها، استخراج و انتخاب ویژگی ها، و پیش پردازش داده ها به عنوان مراحل اساسی توسعه نرم افزارهای ضدبدافزار تشریح شده است. نتایج تحقیق نشان می دهد الگوریتم های یادگیری ماشین، به ویژه شبکه های عصبی کانولوشنی و بازگشتی، با توانایی استخراج ویژگی های پیچیده و مدل سازی رفتارهای چندمرحله ای بدافزارها، عملکرد قابل توجهی در تشخیص تهدیدات سایبری ارائه می دهند. استفاده از روش های پیشرفته استخراج و انتخاب ویژگی نیز موجب بهبود دقت و کاهش پیچیدگی مدل ها شده است. این پژوهش تاکید می کند که ترکیب روش های مختلف یادگیری ماشین و به روزرسانی مستمر مدل ها برای مقابله با تغییرات سریع بدافزارها ضروری است. توسعه نرم افزارهای ضدبدافزار هوشمند با الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند امنیت فضای سایبری را به طور چشمگیری تقویت کند و از تهدیدات نوظهور پیشگیری نماید.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، نرم افزار ضدبدافزار ، شبکه عصبی ، استخراج ویژگی