文章总结： 本文探讨了大型语言模型在恶意软件检测中的革新应用，涵盖代码语义分析、行为模式识别、特征提取与思维链推理等关键技术，介绍了Android恶意软件检测、二进制分析等实际案例，同时指出误报偏差、资源消耗及对抗性攻击等挑战，强调LLM作为双刃剑需伦理部署与混合方法结合，未来将推动检测从被动响应转向主动预测。
综合评分： 78
文章分类： AI安全,恶意软件,安全运营,漏洞分析,安全工具
LLM 在恶意软件检测中的应用
王慧敏
王慧敏
AI与代码安全
2026年2月10日 08:58
北京
一、LLM 在恶意软件检测中的应用：革新网络安全
在瞬息万变的网络安全领域，恶意软件始终是一个持续存在的威胁，攻击者不断创新以规避传统的检测方法，例如基于特征码的扫描和启发式分析。大型语言模型（LLM）应运而生——这是一种基于海量数据集训练的高级人工智能系统，能够理解、生成和分析代码、文本和模式。尽管 LLM 可能被滥用于创建恶意软件，引发了人们的担忧，但它们在威胁检测和分析方面也展现出变革性的潜力。本文将探讨 LLM 在恶意软件检测中的应用，重点介绍关键技术、实际应用、挑战和未来前景。
二、低级恶意软件检测中的作用：核心原则
传统的恶意软件检测依赖于静态分析（检查代码而不执行）和动态分析（在沙箱中监控行为）。这些方法难以应对会变异代码的多态恶意软件或数据库中未知的零日威胁。LLM（层级恶意软件检测）通过大规模地处理复杂数据来弥补这些不足，其处理方式模拟了人类的专业知识。
三、关键技术
代码语义分析 ：LLM 可以剖析源代码、汇编代码或二进制文件，以识别恶意意图。通过理解语义模式（例如异常的 API 调用或混淆技术），它们可以标记异常情况。例如，针对汇编语言进行微调的模型 (asmLLM) 可以从 x86-64 代码中提取特征，从而提高下游任务（例如异常检测）的分类准确率。
行为模式识别 ：LLM（恶意软件生命周期管理）分析运行时行为、网络流量或日志，以检测伪装的恶意软件。它们从历史数据中学习，从而预测威胁，例如识别基于文本的攻击或非标准恶意软件变种。
特征提取与嵌入 ：预训练的层级模型（LLM），例如 BERT 或 GPT-2，可以从代码片段生成嵌入向量，在基于行为的检测方面，其准确率优于传统方法。这些嵌入向量被输入到机器学习流程中进行分类
思维链推理 ：LLM（恶意软件生命周期模型）利用结构化推理来分解复杂的恶意软件，并以透明的方式解释其决策过程。这项技术已集成到 LLM-MalDetect 等框架中，用于 Android 应用，对 APK 文件中的语义依赖关系进行建模。
对抗性分析 ：LLM（层级模型）模拟攻击以测试系统的韧性，例如，一些项目将 SHAP 可解释性与 CoT 推理相结合，用于检测规避型恶意软件
层级管理（LLM）擅长处理混淆代码，这是一种常见的规避策略。通过学习各种样本中的反混淆模式，它们可以恢复原始逻辑并揭示隐藏的恶意行为。
四、实际应用和案例研究
LLM 已应用于各种网络安全工具和研究中：
Android 恶意软件检测 ：LLM-MalDetect 使用 LLM 分析 APK 结构，通过捕获静态工具遗漏的依赖关系来实现高精度检测。它对嵌入威胁的重新打包应用尤其有效
二进制和汇编分析 ：Bitdefender 的 asmLLM 基于 MPT-7B 等模型，并针对汇编数据进行了微调，可加速逆向工程。它们能够生成反编译代码并检测异常，在某些指标上比基线提升高达 35.72%。
机器学习模型安全 ：Spectra Assure 等工具可扫描序列化的机器学习/机器学习模型，检测其中嵌入的恶意软件，并识别供应链攻击中使用的不安全格式。
综合框架 ：一项系统性综述概述了 LLM 在蜜罐、威胁识别和趋势分析中的应用，展示了其对不断演变的恶意软件环境的适应性。例如，LLM 处理 CVE 数据以实现修复自动化，从而减少检测流程中的噪声。
JavaScript 混淆检测 ：Palo Alto Networks 使用 LLM 生成混淆变体，然后基于这些变体训练检测器，从而将正常检测率提高了 10%。
在企业环境中，LLM（生命周期管理）可集成到 SIEM（安全信息和事件管理）系统中，实现实时监控，弥补传统规则的不足。
五、挑战与两用问题
尽管 LLM 在恶意软件检测方面前景广阔，但仍面临诸多挑战：
误报和偏差 ：过度依赖训练数据会导致错误分类，尤其是在面对新型威胁时。
资源密集度 ：微调和推理需要大量的计算资源，限制了在资源受限环境中的部署。
对抗性攻击：具有讽刺意味的是，攻击者利用 LLM（层级管理）来创建规避型恶意软件，例如在执行过程中动态重写代码以避免被检测。谷歌的报告重点指出，一些恶意软件利用 LLM 来实现自适应行为，这带来了新的检测挑战。
伦理和安全风险 ：开源 LLM 可能被利用来生成恶意软件，因此需要 LLM 防火墙等安全措施
研究强调混合方法：将LLM与人工监督相结合，以缓解这些问题。
六、未来展望：人工智能驱动的国防时代
2026 年，LLM 有望成为网络安全架构中不可或缺的一部分，从而实现主动威胁搜寻和自动化修复。诸如逆向工程模型等专用模型的进步将缩短响应时间。随着威胁的演变——例如，嵌入 LLM 的 AI 原生恶意软件——防御措施必须通过左移检测和 AI 智能进行调整
总而言之，LLM（层级模型）在网络安全领域是一把双刃剑，它既能增强攻击者的能力，也能增强防御者的能力。在检测方面，LLM 解析复杂模式的能力带来了前所未有的优势，但其成功与否取决于合乎伦理的部署和持续的创新。随着该领域的成熟，LLM 有望将恶意软件检测从被动响应转变为主动预测，从而强化全球数字生态系统。
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