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题名一种基于多特征的恶意代码家族静态标注方法
被引量：4
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作者
刘亮
刘露平
何帅
刘嘉勇
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机构
四川大学网络空间安全学院
四川大学电子信息学院
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出处
《信息安全研究》
2018年第4期322-328,共7页
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基金
CCF-启明星辰鸿雁科研计划基金项目(CCF-VenustechR2017002)
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文摘
描述了一种基于多特征的恶意代码家族静态标注方法,该方法针对现有技术提取特征单一的缺点,采用恶意代码可视化技术绘制恶意代码图像,并从图像源和文本源、字节码层和操作码层进行特征的提取,多来源多层次地提取特征.为了更好地利用提取自多个层次的特征,设计了3层多分类器联合框架来进行特征的学习,3层多分类器联合框架分为特征组合层、分类层和联合层.最后利用学习到的模型便可以自动进行恶意代码的标注.为了验证方法的有效性,对Microsoft提供的9类恶意代码进行恶意代码家族标注测试实验,实验结果表明,该方法在除了Simda恶意样本家族外,在其他样本家族中的准确率、精确率、召回率和F1-score均高于90%.通过实验证明了该方法的有效性和可靠性.
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关键词
恶意代码家族
多特征
恶意代码图像
机器学习
多分类器联合框架
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Keywords
malicious code family
malicious code image
machine learning
multi-feature
multiclassifier joint framework
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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