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國立中山大學 資訊管理學系研究所 陳嘉玫所指導 戴辰翰的 基於機器學習的偵測變形惡意軟體 （2018），提出趨勢防毒 誤判關鍵因素是什麼，來自於PE標頭、機器學習、靜態偵測、變形惡意軟體。

而第二篇論文國立彰化師範大學 資訊管理學系所 吳東光所指導 林威任的 針對未知惡意程式之主機型入侵偵測系統建置研究 （2015），提出因為有 木馬病毒、入侵偵測系統、OSSEC的重點而找出了 趨勢防毒 誤判的解答。

最後網站心得PC-cillin 2022體驗，簡單好用- 3C板則補充：最近勒索病毒十分的多，常常一個不注意，檔案就被加密了，而勒索剋星功能就是可以保護指定的資料夾與保護所有連結的USB儲存裝置，當不明的程式會勒索病毒 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了趨勢防毒 誤判，大家也想知道這些：

基於機器學習的偵測變形惡意軟體

為了解決趨勢防毒 誤判的問題，作者戴辰翰 這樣論述：

隨著網際網路的盛行，Windows平台上的惡意軟體日益漸增，根據McAfee Labs的分析報告顯示，目前惡意軟體使用規避偵測手法的案例也逐漸增加，各種不同的規避手法，包括混淆化（Obfuscation）、加殼等手法都會影響到防毒軟體或偵測系統的準確度。惡意軟體透過混淆化得以抹除自身的特徵，又因混淆化程度不同，可以分為寡型惡意軟體、多型惡意軟體、與變形惡意軟體，其中變形惡意軟體的混淆化程度最高，會使用多種混淆化手法，如Junk Code Insertion、Register Reassignment等手法，進一步提高規避偵測的機率，這使得資安人員需耗費更多時間進行分析，分析也很大程度仰賴資安

人員的經驗，因此一套有效快速的變形惡意軟體偵測系統是有必要的。本研究統整先前的研究方法，提出一個自動化的變形惡意軟體偵測系統，分別使用PE檔案的標頭與操作碼作為特徵進行靜態偵測，以多種機器學習演算法分別訓練出兩個模型，透過兩階段的偵測改善誤判率，並與其他文獻的偵測方式比較，證實本研究的系統可達到高偵測、低誤判的偵測。

針對未知惡意程式之主機型入侵偵測系統建置研究

為了解決趨勢防毒 誤判的問題，作者林威任 這樣論述：

近年來，惡意攻擊事件頻頻傳出，並且造成了個人與企業的重大損失，而木馬病毒也為其中一種。因此，發展偵測木馬病毒的技術已成為各國政府的重大研究項目。在現有的防毒軟體當中，大多數都是利用比對特徵碼的方式作為偵測木馬病毒的主要方法。優點是有較高的正確判斷率與較低的誤判率，但是缺點是必須從已知的木馬程式樣本中取得，所以無法偵測未知的木馬病毒。因此，如何在不需建立大型特徵碼資料庫的前提下達成偵測已知與未知木馬病毒的技術便成為入侵偵測領域的研究趨勢。為了達成偵測已知與未知木馬病毒的目標，我們藉由分析系統上的 log 檔在被攻擊主機上所進行的行為內容，並依據這些分析結果建構一個可用於偵測未知木馬病毒的主機型

入侵偵測系統。在所提出的入侵偵測系統中，我們利用屬於主機型入侵偵測系統 OSSEC將日誌資料傳送至主控主機以進行後續分析與警訊作業。相較於採用以特徵碼比對之偵測技術而言，本論文所建構之系統係以惡意程式異常行為模式作為入侵偵測的依據，因此可用於偵測已知和未知的木馬病毒。

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