中文参考文献
经典教材与专著
这类书籍适合作为论文的理论基础和背景介绍。
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张然, 等. 计算机病毒原理与防范技术（第3版）[M]. 北京: 电子工业出版社, 2025.
- 推荐理由：国内计算机病毒领域的经典教材，系统全面地介绍了计算机病毒的基本原理、分类、技术实现以及检测和防范技术，内容详实，结构清晰。
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杨庆, 等. 计算机病毒与反病毒技术[M]. 北京: 清华大学出版社, 2025.
- 推荐理由：从攻防两个角度出发，不仅讲解了病毒技术，也深入剖析了反病毒技术的发展，理论与实践结合紧密。
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[美] Sarah Granger 著. 严春友 译. 计算机病毒揭秘与防范[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2002.
- 推荐理由：虽然出版时间较早，但其中关于病毒历史、基本原理和早期防范策略的介绍非常经典，适合用于追溯病毒发展的历史脉络。
学术期刊论文
这些论文代表了国内在该领域的研究前沿和热点。
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张帆, 李舟军. 基于深度学习的计算机病毒检测方法研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2025, 57(5): 1009-1025.
- 推荐理由：一篇高质量的综述性论文，系统梳理了利用深度学习技术进行病毒检测的最新进展，非常适合作为论文中“相关工作”或“研究现状”部分的参考。
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王海波, 等. 面向多态变形病毒的静态检测技术研究[J]. 软件学报, 2025, 30(8): 2489-2504.
- 推荐理由：针对病毒检测中的难点——多态和变形病毒，提出了一种静态检测技术，具有较高的学术价值，适合研究病毒检测算法的读者。
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刘文涛, 等. 基于行为分析的未知恶意代码检测方法[J]. 计算机工程, 2025, 44(6): 123-128.
- 推荐理由：论文聚焦于未知恶意代码（即新型病毒）的检测，通过行为分析技术来发现特征码无法识别的威胁，是当前反病毒领域的重要研究方向。
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赵明, 等. 勒索病毒传播机制与防御策略研究[J]. 信息安全研究, 2025, 7(3): 45-53.
（图片来源网络，侵删）- 推荐理由：勒索病毒是近年来危害最严重的病毒类型之一，该论文详细分析了其传播机制，并提出了针对性的防御策略，时效性和应用性强。
学位论文
学位论文通常研究更为深入和系统,适合作为深入研究的参考。
- 李伟. 基于机器学习的恶意代码检测技术研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2025.
- 推荐理由：一篇优秀的博士/硕士学位论文，会详细阐述研究背景、相关工作、提出的模型、实验设计和结果分析，是学习如何进行相关课题研究的范本。
英文参考文献
经典书籍
英文文献是获取最新技术和国际前沿动态的重要来源。
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Szor, P. The Art of Computer Virus Research and Defense [M]. Addison-Wesley Professional, 2005.
- 推荐理由：被誉为“病毒分析领域的圣经”，由顶尖病毒分析师Peter Szor撰写，内容极其深入，涵盖了病毒理论的方方面面，是进阶学习的必读书目。
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Roussev, V., & Cohen, F. (Eds.). Open Malware: A Security Warning [M]. Universal-Publishers, 2007.
- 推荐理由：由恶意代码分析领域的先驱Frederick Cohen参与编辑，提供了开放和独特的视角来审视恶意软件。
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Carrier, B. File System Forensic Analysis [M]. Addison-Wesley Professional, 2011.
- 推荐理由：虽然重点是文件系统取证，但深入理解文件系统是分析病毒如何感染、隐藏和持久化的基础，本书是数字取证领域的权威之作。
学术期刊与会议论文
这些论文代表了国际顶级的研究水平。
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Yan, L., et al. ANDRUBIS: Android Malware Behavior Imaging and Characterization [C]. NDSS, 2025.
- 推荐理由：发表在安全顶级会议NDSS上，提出了一种安卓恶意软件行为成像和特征化的方法，在移动安全领域影响深远。
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Allix, K., et al. (Un)structured P2P Malware: An Analysis of the FastFlux Network [C]. RAID, 2009.
- 推荐理由：分析了P2P网络中的FastFlux技术，这是一种被大量僵尸网络和恶意软件用来逃避检测和封杀的关键技术，论文分析透彻。
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Canali, D., et al. A First Look at Evergreen Malware Samples in the Wild [C]. USENIX Security, 2025.
- 推荐理由：通过对海量真实恶意样本的分析，研究了“常青型”（Evergreen）恶意软件（即那些长期存在、不断传播的病毒）的特征，具有很高的实证价值。
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Moser, A., et al. Limitations of Static Analysis for Malware Detection [C]. ACSAC, 2008.
- 推荐理由：一篇批判性的论文，深刻分析了静态分析技术在检测现代恶意软件时面临的局限性，为研究动态分析、沙箱技术等提供了理论依据。
如何使用这些参考文献
- 构建理论基础：阅读张然或杨庆的中文教材，快速建立对计算机病毒的基本认知框架。
- 确定研究方向：浏览张帆等人的综述性论文，了解当前的研究热点（如AI检测、行为分析、勒索病毒等），找到自己感兴趣的具体方向。
- 深入技术细节：根据确定的方向，阅读相关的期刊和会议论文，如果研究AI检测，就精读张帆的综述和引用的相关英文论文。
- 引用与规范：
- 在论文中引用时,请务必遵循您所在学校或期刊要求的参考文献格式（如GB/T 7714、APA、MLA等）。
- 只引用您真正阅读过的文献。
- 引用应服务于您的论点,“为了解决多态病毒的检测难题，研究者提出了基于行为分析的动态检测技术[王海波 等, 2025]”。
- 利用学术数据库：您可以通过中国知网、万方数据、维普资讯查找中文文献，通过IEEE Xplore、ACM Digital Library、SpringerLink、Google Scholar查找英文文献，以获取更多相关资料。
希望这份清单能对您的论文写作有所帮助！祝您研究顺利！
