電腦的普及、網路的便利與行動程式的特性造成電腦病毒之危害日益嚴重，病毒已成為一種無法避免之現象，防毒軟體也由此因應而生。現今防毒軟體幾乎都是以病毒碼比對與以行為邏輯分析及預測技術為主，兩者之共同的困難為：需耗費相當高的人力成本去整理病毒碼與行為模式，病毒碼需不斷更新，且越來越多的病毒碼 ，防毒執行需耗費更多系統資源與時間，對於新類型的病毒亦因特徵碼未及時更新而無法防範。
基於資料探勘技術的分類演算法，可根據過去已知類別的大量資料，去分析、學習並建立分類模型，及利用這個模型來預測未知資料的類別。且由於ＰＥ檔案格式資料具有高維度、結構化的特性，適用於資料探勘分類技術的應用。本研究結合資料探勘分類技術及PE檔案格式分析，從已知的病毒程式找出PE檔案格式內可作為有效病毒特徵的欄位屬性，以資料探勘的技術發展出一個不需病毒碼與行為模式的程式分類器，並將之應用於病毒的偵測，以彌補病毒碼比對與行為模式方的技術之不足。

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