【摘 要】
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随着恶意代码规模的快速增长,传统的恶意代码检测方法已经逐渐失效。主流的启发式技术由于其动态执行的特点,在许多应用中难以推广。因此,通过恶意代码的静态特征,将可疑恶意
【机 构】
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国网河北省电力公司电力科学研究院,北京启明星辰信息安全技术有限公司核心研究院,中国科学技术信息研究所
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随着恶意代码规模的快速增长,传统的恶意代码检测方法已经逐渐失效。主流的启发式技术由于其动态执行的特点,在许多应用中难以推广。因此,通过恶意代码的静态特征,将可疑恶意代码PE文件分类到相应的恶意代码家族是相当重要的。在本文,基于对恶意代码PE文件的分析结果,提出元数据的概念,并于此实现了恶意代码快速检测原型,PE-Classifier。在spark分布式环境中,通过使用随机森林分类算法,基于恶意代码元数据,能够对恶意代码进行快速和精准地分类和检测。实验结果表明,通过对大量的恶意代码PE样本元数据分析,本文提
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