摘要：随着计算机网络的不断发展，恶意软件的种类和复杂性日益增加，对计算机系统和网络安全构成了严峻挑战。传统的恶意软件检测方法面临着低效、误报率高等问题，亟需新型的检测技术以提升检测性能和准确度。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类、语音识别等领域取得了显著的成效。在此背景下，本研究基于卷积神经网络（CNN），对恶意软件的行为进行检测，并对基于ResNet50和VGG16的两种深度学习方法进行比较分析。
项目信息
编号：PCV-7
数据集：Dataset-7
大小：1.68G
作者：Bob(原创)
环境配置
开发工具：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
语言环境：Python == 3.12.0
依赖包：
– pip install numpy==2.3.3
– pip install opencv-python==4.12.0.88
– pip install pillow==11.3.0
– pip install PyQt==5.15.11
– pip install torch==2.7.0+cu118
– pip install torchvision== 0.22.0+cu118
– pip install matplotlib==3.10.7
研究背景
随着信息技术的迅速发展和互联网的广泛应用，网络安全问题变得愈加严重。恶意软件（Malware）作为网络攻击的主要工具之一，已经成为信息安全领域的重大威胁。恶意软件不仅会对个人用户的计算机系统造成损害，还可能破坏企业网络、窃取敏感信息、造成经济损失，甚至影响国家安全。恶意软件的种类繁多，常见的有病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件、广告软件和勒索软件等，其中每种恶意软件的传播方式、行为特征及危害程度各不相同。
传统的恶意软件检测方法主要依赖于特征匹配、行为分析或基于签名的检测。这些方法虽然在一定程度上能够检测到已知的恶意软件，但随着恶意软件技术的不断更新换代，传统方法面临着巨大的挑战。尤其是对于未知恶意软件或变种恶意软件，这些传统方法的检测效果往往不尽如人意，导致了大量的误报或漏报。因此，如何提高恶意软件检测的准确性、及时性和智能化，成为当前网络安全领域亟待解决的难题。
近年来，深度学习技术的快速发展为恶意软件检测提供了新的解决思路。卷积神经网络（CNN）作为深度学习的重要组成部分，在图像分类、语音识别等领域取得了显著成果。由于其强大的特征提取能力，CNN被广泛应用于恶意软件行为检测中，通过学习恶意软件的行为模式和特征，从而实现更高效、更准确的检测。
在众多的卷积神经网络模型中，ResNet50和VGG16是两种较为经典的网络架构。ResNet50通过引入残差结构，能够有效解决深度神经网络中存在的梯度消失问题，提升了网络的训练效率和准确度。VGG16则通过使用较小的卷积核和深层次网络结构，在许多计算机视觉任务中取得了优异的表现。尽管这两种网络在不同的应用领域表现出色，但它们在恶意软件检测中的应用效果仍然缺乏系统性的比较研究。
因此，本研究旨在基于ResNet50和VGG16两种深度学习模型，对恶意软件（包括“病毒”、“蠕虫”、“特洛伊木马”、“间谍软件”、“广告软件”和“勒索软件”）的行为进行检测与分类。通过对比这两种模型在恶意软件检测中的表现，评估其优劣，为选择合适的模型提供理论依据，从而为提高恶意软件检测系统的效率和准确性提供新的思路与方法。
算法概述
1.VGG16
本研究采用的深度学习模型为VGG16。VGG（Visual Geometry Group）是英国牛津大学计算机视觉小组提出的深度卷积神经网络架构。VGG网络的主要贡献在于其使用了更深的网络结构，通过增加卷积层的数量，能够有效地提取图像中的更为丰富的特征，从而提高模型在图像分类任务中的准确性和泛化能力。具体而言，VGG16由16层组成，包括13个卷积层和3个全连接层。在该架构中，每个卷积层使用相同大小的卷积核（3×3），并采用较小的步幅（1），通过多层堆叠的方式来增强网络的表达能力。VGG16的设计思想基于对较浅网络的深度堆叠，体现了深层网络在提高分类准确率方面的优势。
图1 VGG16网络架构示意图
（1）VGG16特点
VGG网络的卷积层全部采用的是3×3卷积核，这个设计是VGG16网络的一个显著特点。一个3×3卷积核包含了一个像素的上下左右的最小单元。连续多层的3×3卷积核可以拟合更复杂的特征，同时增加网络深度。
两个3×3卷积可以替代一个5×5卷积，三个3×3卷积可以替代一个7×7卷积。这样多个小卷积核的卷积层替代一个卷积核较大的卷积层，一方面参数数量减少了，另一方面非线性次数也变多了，学习能力变得更好，网络的表达能力也提升了。
（2）VGG16的SWOT分析
SWOT分析包括优势、劣势、机会和威胁四个方面。
图2 VGG16的SWOT分析图
这张图展示了VGG16模型的SWOT分析，分别从优势、劣势、机会和威胁四个方面对其进行总结。通过对模型的深度结构、计算资源需求、可扩展性以及市场需求等因素的分析，帮助了解VGG16在实际应用中的潜力与局限。
2.ResNet50
ResNet50是一种基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像分类算法。它是由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出的，是ResNet系列中的一个重要成员。ResNet50相比于传统的CNN模型具有更深的网络结构，通过引入残差连接（residual connection）解决了深层网络训练过程中的梯度消失问题，有效提升了模型的性能。
图3 ResNet50网络结构图
这张图展示了ResNet50网络的架构细节，清晰地展示了其分为多个阶段（Stage 0 至 Stage 4）的模块化结构。每个阶段包含不同的卷积层、批量归一化（BN）和残差连接（BTNK1和BTNK2），从而提高了网络的训练效率和准确性。
3.VGG16与ResNet50对比
VGG16与ResNet50在结构上主要区别在于，VGG16采用简单的深层堆叠卷积层，而ResNet50通过引入残差块和跳跃连接，有效解决了梯度消失问题，适应性更强，训练效率更高。
表1 VGG16与ResNet50对比表
该表格对比了VGG16与ResNet50在网络层数、卷积层结构、参数量、训练效率、深度网络处理能力、适应性和应用场景等方面的主要差异，突出了ResNet50在处理深层网络时的优势，尤其在训练效率和梯度消失问题的解决上。
系统设计
本系统旨在实现恶意软件行为的自动分析与恶意软件分类，采用“数据输入 + 模型推理 + 结果展示”的一体化工作模式。系统架构包括图像输入模块、图像预处理模块、数据集准备模块、VGG16/ResNet50训练模块、推理与检测模块、界面与用户交互模块、检测结果展示模块以及实验结果与性能评估模块。前端界面通过图形用户界面（GUI）支持恶意软件数据的导入与交互操作，而后端则基于VGG16或ResNet50模型进行实时恶意软件行为分析与分类。VGG16与ResNet50模型在恶意软件行为分类任务中展现了较高的准确性和效率，能够有效区分病毒（Virus）、蠕虫（Worm）、特洛伊木马（Trojan Horse）、间谍软件（Spyware）、广告软件（Adware）和勒索软件（Ransomware）等六类恶意软件，因此具有广泛的应用前景，特别是在网络安全防护与恶意软件检测领域。
图4 诊断系统整体流程图
VGG16与ResNet50模型在深度卷积神经网络（CNN）领域表现卓越，尤其在图像分类和特征提取任务中展现了优异性能。在恶意软件行为分析中，这些模型能够提取复杂图像特征，提升恶意软件分类准确性。VGG16通过卷积层提取低级和高级特征，但可能遭遇梯度消失问题，而ResNet50通过残差连接技术解决了这一问题，提升了分类精度。经过大规模恶意软件数据集训练与优化，VGG16与ResNet50在推理阶段能高效、准确地进行实时分类，特别是在恶意软件检测和网络安全领域，能够快速识别病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件、广告软件和勒索软件，为网络安全防护提供支持。两者在训练和推理中的高效性，使其在实时恶意软件检测、网络监控等领域具有广泛应用前景。
数据集构建
1.数据来源
本系统使用的恶意软件图像数据主要通过公开的恶意软件数据库收集。通过整理和筛选大量公开的恶意软件图像信号，构建了一个多样化的数据集，涵盖了不同恶意软件类型的信号，包括病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件、广告软件和勒索软件等典型恶意软件特征。该数据集的创建旨在推动深度学习和人工智能技术在恶意软件行为检测中的应用，同时为系统的恶意软件分类与检测提供高质量的训练数据。这些恶意软件图像能够为恶意软件检测模型的训练提供丰富的样本，助力模型在实际网络安全环境中的应用与发展，进一步推动网络安全智能化的进程。
表2 数据集基本信息
该数据集包括病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件、广告软件以及勒索软件等不同恶意软件类型的图像。数据集不仅类别多样，且具有较高的质量，适用于系统的恶意软件行为分类任务，为恶意软件检测的自动化诊断提供了高质量的训练数据。该数据集旨在推动深度学习和人工智能技术在网络安全领域中的应用，特别是恶意软件识别，提供强有力的数据支持，以提高恶意软件检测的准确性和效率。
图4 数据集图片
本研究在对原始恶意软件图像数据进行清洗与筛选后，构建了一个包含6个恶意软件类别的恶意软件行为数据集，分别为病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件、广告软件和勒索软件。该数据集的类别分布均衡，全面涵盖了网络安全中常见的不同恶意软件类型，能够真实反映各种恶意软件的行为特征。数据集中每类恶意软件图像均经过标准化处理与质量控制，确保了样本的代表性与清晰度。该数据集为后续基于深度学习模型（如VGG16、ResNet50）进行恶意软件行为识别与分类提供了坚实的数据支撑，为网络安全领域的智能化与自动化研究奠定了基础。
2.分类方法
本系统所使用的恶意软件图像数据的分类信息由专业人员完成。每个恶意软件图像都被分配到一个明确的类别，如病毒（Virus）、蠕虫（Worm）、特洛伊木马（Trojan Horse）、间谍软件（Spyware）、广告软件（Adware）和勒索软件（Ransomware）。为确保分类的准确性和可靠性，分类过程由专业人员独立完成，并通过交叉验证的方式进行审核，从而有效降低个体差异带来的偏差，确保数据分类的一致性和权威性。该分类方法确保了数据集的高质量，并为后续基于VGG16和ResNet50的恶意软件行为分类模型训练提供了坚实的数据支持。
（1）分类数据集格式
该格式主要用于图像分类任务，常见于VGG16和ResNet50等深度学习模型的训练。其方法是将每张图像归类为一个明确的类别。该格式能够确保数据与模型在训练与推理过程中的高效匹配，从而提高分类精度和推理效率。这种格式简化了数据准备过程，并为基于 VGG16 和 ResNet50 的图像分类模型训练提供了高效且标准化的数据输入。
图5 分类数据集格式
（2）数据集划分
标注后的数据集不仅包括图像文件，还包含对应的分类信息。经过上述所有步骤处理和验证后的图像数据被划分成训练集和测试集，形成最终的数据集，用于算法训练学习模型。
图6 数据集划分：测试集和训练集
以下是数据集的具体数量：
表3 数据集数量
模型训练
VGG16 和 ResNet50 是两种常用于图像分类任务的深度学习模型。其训练过程主要包括以下几个步骤：配置文件与超参数的设置、训练过程的执行以及训练结果的可视化分析。
图7 模型训练流程图
1.配置文件与超参数设置
以下是关于Vgg16模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。
表4 Vgg16模型训练超参数设置
以下是关于ResNet50模型训练过程中的配置文件和超参数设置，并通过配置文件以及相关参数进行训练设置。
表5 ResNet50模型训练超参数设置
VGG16 和 ResNet50 的训练过程虽然在网络结构上有所不同（VGG16 采用层叠卷积，ResNet50 引入残差连接），但整体训练流程相似，包含数据预处理、模型训练、损失计算与优化等步骤。两者在配置文件、超参数、优化器和损失函数的应用上高度一致，目标是通过迭代优化提升模型的性能和泛化能力。
2.模型性能评估
在 VGG16 和 ResNet50 模型的训练过程中，模型性能评估是衡量其在图像分类任务中表现的重要环节，能够全面反映模型在分类精度和泛化能力方面的表现。科学而准确的评估不仅有助于揭示模型的优势与不足，还能为后续的改进与优化提供可靠依据。
（1）训练与验证准确率和损失曲线
图8 VGG16和ResNet50训练与验证准确率和损失曲线
从这两张训练和验证的准确率与损失曲线图来看，ResNet50 的训练与验证准确率几乎始终保持在 99%–100% 之间，且验证损失接近 0，模型稳定性更高、泛化能力更强；而 VGG16 在前几个 epoch 虽然快速收敛，但验证曲线存在轻微波动，说明其在复杂特征提取上略逊一筹。ResNet50 在恶意软件分类任务中表现更优，具有更高的准确性和更好的收敛稳定性。
（2）混淆矩阵热力图
图9 VGG16与ResNet50混淆矩阵热力图
从混淆矩阵（Confusion Matrix Heatmap）结果来看，ResNet50 的性能略优于 VGG16。两种模型在六类恶意软件（Adware、Ransomware、Spyware、Trojan、Virus、Worm）分类中均表现出极高的准确率，混淆矩阵几乎呈现完美对角线结构，表明模型能够准确区分各类样本。然而，ResNet50 的分类结果更加稳定、泛化能力更强，其预测值全部精确集中在对角线上（值为1.0），无任何误分类，而 VGG16 虽然整体精度也高，但在训练初期存在轻微波动。综合来看，ResNet50 在恶意软件分类任务中整体表现更佳，准确率更高且鲁棒性更强。
（3）训练日志（Training Log）
训练日志记录了VGG16和ResNet50模型在训练过程中的详细信息，包括训练轮次、每轮的损失值、验证准确率以及训练时间等，这些信息帮助评估两个模型的训练效果和性能。
图10 VGG16训练日志
图11 ResNet50训练日志
表6 模型训练日志概要
根据日志输出，ResNet50 在训练过程中虽然耗时较长，但凭借其更复杂的架构展现出更强的特征学习能力，最终性能超过了 VGG16，达到相同的完美验证准确率。
功能展示
本系统基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，旨在实现恶意软件行为的自动检测与分类。系统集成了多种深度学习模型（主要包括 ResNet50 和 VGG16），可对恶意软件行为进行特征提取、分类与诊断结果展示。通过对比不同模型的性能表现，本系统为恶意软件检测的智能化、标准化研究提供了技术支撑。以下为主要功能界面的展示：
1. 系统主界面展示
系统主界面集成了恶意软件图像上传、模型选择、实时分析及检测结果展示等功能。用户可在界面中直观选择不同的卷积神经网络模型（如 VGG16 与 ResNet50），上传恶意软件样本图像后，系统将自动进行特征提取与分类分析，并生成对应的检测结果。界面支持对模型预测结果的可视化展示，方便科研人员和安全分析师对比不同模型在恶意软件行为检测中的性能表现。
图12 系统主界面
2. 图片检测功能（VGG16模型）
系统支持对恶意软件图像进行快速检测。用户可以上传恶意软件样本图像，系统会自动进行分析，识别恶意软件类型，并给出检测结果、分类标签和置信度评分。检测结果通过清晰的文本和图表直观呈现，帮助安全分析师快速评估不同模型（如ResNet50与VGG16）在恶意软件行为检测中的性能表现，从而为进一步的安全决策提供支持。
图13 病毒
图14 广告软件
图15 间谍软件
图16 勒索软件
图17 蠕虫
图18 特洛伊木马
3. 图片检测功能（ResNet50模型）
图19 蠕虫
图20 病毒
图21 广告软件
图22 间谍软件
图23 勒索软件
图24 特洛伊木马
4. 生成恶意软件行为检测报告
图25 生成检测报告成功提示
5. 保存结果
图268 结果保存
界面设计
本系统的图形用户界面采用PyQt5框架开发，致力于打造直观、高效且流畅的交互体验。通过精心设计的界面布局和模块化架构，系统功能得以清晰呈现，并确保各项操作的高效执行，全面提升用户使用体验。
图22 PyQt5主控面板界面
该界面展示了基于PyQt5框架精心设计的心电图分析与心脏病诊断系统，界面布局简洁、直观且高度集成。通过巧妙的模块化设计，系统涵盖了多项功能模块，确保用户能够高效、流畅地进行操作与交互，充分体现了系统在医学领域中的智能化与人性化设计。
文件清单
1.核心文件
2.训练文件
3.训练模型
4.界面文件
5.数据集文件
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（1）实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的外星人笔记本（Alienware）笔记本，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
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