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本发明涉及恶意软件检测技术领域，具体为一种基于行为分析的恶意代码检测方法，包括以下步骤：监控系统事件流和进程资源占用数据，采用固定时间间隔采样捕获网络数据包到达时间间隔、CPU占用率波动、目标文件锁争用状态和鼠标光标像素位置。本发明通过监控网络数据包到达时间间隔、CPU占用率波动、目标文件锁争用状态和鼠标光标像素位置等多维度的系统事件流与进程资源占用数据，并计算不同事件流之间的互信息熵，能够揭示出传统检测方法无法感知的隐藏关联。此种方式不再局限于分析单个进程的孤立行为，而是通过量化看似无关事件间的统计依赖性，捕获恶意软件利用隐蔽信道进行通信或数据渗漏时产生的微弱信号。

本发明涉及安全审计技术领域，具体为一种工业控制系统安全审计方法及系统，包括以下步骤：针对实时操作系统关键控制任务、通信任务和安全任务，采集周期、启动时间戳、完成时间戳、中央处理器占用时间片和峰值内存使用量数据。本发明通过采集实时操作系统关键任务的周期、时间戳、中央处理器占用和内存使用数据，并设定任务执行时间边界、资源消耗包络，进而运用历史数据统计和逻辑规则推演构建任务时序与资源消耗的预期关系规则集，同时规定对称与非对称加密的密钥长度、初始化向量生成、哈希算法选用、密钥派生参数及加密操作上下文，从而建立一个全面且具体的ICS行为规范基线。