【摘 要】
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通过分析智能终端中的恶意软件样本,提出一种基于系统调用(system calls,SC)的恶意软件动态检测框架。以系统调用为特征,为解决特征数量过多的问题,提出特征降维的方法;针对
【机 构】
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重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501072),重庆市重点产业共性关键技术创新专项基金项目(cstc2017zdcy-zdyfX0021)
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通过分析智能终端中的恶意软件样本,提出一种基于系统调用(system calls,SC)的恶意软件动态检测框架。以系统调用为特征,为解决特征数量过多的问题,提出特征降维的方法;针对特征冗余量过多的问题,提出标签化系统调用与处理冗余信息的方案;将特征构建为马尔可夫矩阵,使用支持向量机(support vector machine,SVM)对其进行训练,实现恶意软件检测。实验结果表明,所提框架在大幅度降低传统恶意应用检测复杂度的同时,能达到97.8%的检测准确率。
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