【摘 要】
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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
【机 构】
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四川大学网络空间安全学院,四川大学电子信息学院
【基金项目】
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CCF-启明星辰鸿雁科研计划基金项目(CCF-VenustechR2017002)
论文部分内容阅读
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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