【摘 要】
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基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术,近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术,能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障
【机 构】
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College of Computer, National University of Defense Technology;
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
【基金项目】
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Project supported by the National Natural Science Foundation of China(No.61472437)
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基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术,近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术,能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障碍,也能够通过行为描述规范表达恶意代码样本多样化的行为类型。目前,虽有一些关注恶意代码行为分析的工作,但基于行为的恶意代码分析技术仍未成熟,目前尚未发现介绍当前研究进展和发展挑战的综述。本文从3个方面对恶意代码的行为描述和分析进行综述:恶意代码行为描述,恶意代码行为分析模型,可视化。首先,全面梳理了现有行为分析技术的分析目标、原则、特点和分类,包括现有行为数据类型和描述方法;其次,从多方面分析恶意代码分析的不足和挑战;最后,探讨了潜在研究热点。
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