【摘 要】
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针对恶意软件家族分类问题,提出一种基于行为路径树的恶意软件分类方法,该方法使用恶意样本细粒度行为路径作为动态特征,通过将路径转化为树型结构的方式生成依赖关系,与传统
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,中国科学院信息工程研究所物联网信息安全技术北京市重点实验室,中国科学院大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2017YFC0820701),国家自然科学基金通用研究联合基金课题(No.U1636120),山西省自然科学基金重点基金项目(No.201701D111002)
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针对恶意软件家族分类问题,提出一种基于行为路径树的恶意软件分类方法,该方法使用恶意样本细粒度行为路径作为动态特征,通过将路径转化为树型结构的方式生成依赖关系,与传统基于系统调用的恶意软件分类相比,具有较低的复杂度。此外,针对传统分类模型无法解决行为路径树深度寻优问题,设计了基于自适应随机森林的分类模型,该模型采用随机逼近的方式完成行为路径树深度寻优。实验部分使用2588个样本(包含8个恶意家族,1个良性集合)对行为路径树的有效性进行验证,分类精度达到91.11%。
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