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题名基于动态行为分析的网页木马检测方法
被引量：9
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作者
张卫丰
刘蕊成
许蕾
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机构
南京邮电大学计算机学院
南京大学计算机科学与技术系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1410-1421,共12页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340702)
国家自然科学基金(61272080
+1 种基金
91418202
61403187)~~
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文摘
网页木马是一种在网页中插入攻击脚本,利用浏览器及其插件中的漏洞,使受害者的系统静默地下载并安装恶意程序的攻击形式.结合动态程序分析和机器学习方法,提出了基于动态行为分析的网页木马检测方法.首先,针对网页木马攻击中的着陆页上的攻击脚本获取行为,监控动态执行函数执行,包括动态生成函数执行、脚本插入、页面插入和URL跳转,并根据一套规则提取这些行为,此外,提取与其相关的字符串操作记录作为特征;其次,针对利用堆恶意操作注入shellcode的行为,提出堆危险指标作为特征;最后,从Alexa和Virus Share收集了500个网页样本作为数据集,用机器学习方法训练分类模型.实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有准确率高(96.94%)、可有效地对抗代码混淆的干扰(较低的误报率6.1%和漏报率1.3%)等优点.
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关键词
网页木马
堆恶意操作
代码混淆
动态分析
机器学习
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Keywords
drive-by-download
heap malicious operation
code obfuscation
dynamic analysis
machine learning
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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