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在云计算应用环境下，由于服务系统越来越复杂，网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加，传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此，通过引入高斯混合模型，建立恶意代码的分层检测机制，使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值，结合K-L散度特性，提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集，使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明，在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下，与贝叶斯算法相比，该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低