【摘 要】
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提出基于未知恶意代码样本空间关系特征的自动检测技术。针对量化的恶意代码样本字符空间的矢量特征，基于区域生长的智能分决算法，划分恶意代码样本空间关系区域；根据区域分别计算恶意代码样本的字符矩、信息熵和相关系数等空间关系特征，分别提取特征向量，并归一化处理；通过分析恶意代码样本特征的共性，建立空间关系特征向量索引；采用综合多特征的相似优先匹配方法检测未知恶意代码，多个空间关系距离加权作为判别依据，提高
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003;南京邮电大学计算机研究所 江苏南京210003
【出 处】
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第三届中国计算机网络与信息安全学术会议(CCNIS2010)
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提出基于未知恶意代码样本空间关系特征的自动检测技术。针对量化的恶意代码样本字符空间的矢量特征，基于区域生长的智能分决算法，划分恶意代码样本空间关系区域；根据区域分别计算恶意代码样本的字符矩、信息熵和相关系数等空间关系特征，分别提取特征向量，并归一化处理；通过分析恶意代码样本特征的共性，建立空间关系特征向量索引；采用综合多特征的相似优先匹配方法检测未知恶意代码，多个空间关系距离加权作为判别依据，提高检测的准确率。实验表明，提出的自动检测方法能够自动快速的匹配出未知恶意代码的样本，准确程度高，而且能够确定未知恶意代码的类型。
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