【摘 要】
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恶意代码克隆检测已经成为恶意代码同源分析及高级持续性威胁(APT)攻击溯源的有效方式.从公共威胁情报中收集了不同APT组织的样本,并提出了一种基于深度学习的恶意代码克隆检测框架,目的是检测新发现的恶意代码中的函数与已知APT组织资源库中的恶意代码的相似性,以此高效地对恶意软件进行分析,进而快速判别APT攻击来源.通过反汇编技术对恶意代码进行静态分析,并利用其关键系统函数调用图及反汇编代码作为该恶意代码的特征.根据神经网络模型对APT组织资源库中的恶意代码进行分类.通过广泛评估和与MCrab模型的对比可知,
【机 构】
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北京航空航天大学 计算机学院,北京 100083;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029
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恶意代码克隆检测已经成为恶意代码同源分析及高级持续性威胁(APT)攻击溯源的有效方式.从公共威胁情报中收集了不同APT组织的样本,并提出了一种基于深度学习的恶意代码克隆检测框架,目的是检测新发现的恶意代码中的函数与已知APT组织资源库中的恶意代码的相似性,以此高效地对恶意软件进行分析,进而快速判别APT攻击来源.通过反汇编技术对恶意代码进行静态分析,并利用其关键系统函数调用图及反汇编代码作为该恶意代码的特征.根据神经网络模型对APT组织资源库中的恶意代码进行分类.通过广泛评估和与MCrab模型的对比可知,改进模型优于MCrab模型,可以有效地进行恶意代码克隆检测与分类,且获得了较高的检测率.
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