摘要
随着互联网的快速发展，恶意代码的数量和种类也在不断增加，对网络安全构成了严重威胁。
传统的恶意代码分类方法难以应对日益复杂的恶意代码变种，因此，研究高效、准确的恶意代码分类方法具有重要意义。
本文综述了基于随机森林的恶意代码分类研究现状。
首先介绍了恶意代码和随机森林算法的基本概念，然后分析了国内外基于随机森林的恶意代码分类研究现状，包括特征提取、数据集构建、模型训练和评估等方面，并对不同研究方法的优缺点进行了比较。
最后，总结了现有研究的不足之处，并对未来基于随机森林的恶意代码分类研究方向进行了展望。
关键词：恶意代码分类；随机森林；特征提取；机器学习；网络安全
近年来，恶意代码的种类和数量呈爆炸式增长，攻击手段日益复杂，对网络空间安全构成了严峻挑战。
为了有效地检测和防御恶意代码攻击，准确地对恶意代码进行分类至关重要。
通过将恶意代码划分到不同的家族或类别，可以更好地理解其行为特征、攻击目标和潜在威胁，进而制定更有针对性的防御策略。
传统的恶意代码分类方法主要依赖于专家经验进行手工分析，例如基于特征码的匹配、基于规则的检测等方法。
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