【摘 要】
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当前阶段,随着变形技术的产生和发展,恶意代码的攻击方式正变得更加复杂和隐蔽。为了准确检测和分析变形恶意代码,本文提出了一种基于最小距离的分类检测技术。通过提取恶意
【基金项目】
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国家自然科学基金创新群体项目（61521003）
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当前阶段,随着变形技术的产生和发展,恶意代码的攻击方式正变得更加复杂和隐蔽。为了准确检测和分析变形恶意代码,本文提出了一种基于最小距离的分类检测技术。通过提取恶意代码执行行为,进行操作语义描述。进而量化分析行为特征,计算不同特征属性间的最小相似距离,完成恶意代码的分类检测。实验结果表明,最小距离分类算法能够快速准确分类恶意代码,平均检出率保持在80%以上,具有良好的检测效果和进一步研究的价值。
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