【摘 要】
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针对目前基于行为分析的未知病毒检测方法需要运行可执行程序,无法检测出以静态形式存在计算机中的滴管等病毒的问题,提出了一种基于Win32 API相关行为检测PE未知病毒的方法
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,英特尔亚太研发有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(No.HEUCF100606,No.HEUCF100604);国家教育部博士点专项基金(No.20092304120013);黑龙江省青年科技专项基金(No.QC08C39)~~
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针对目前基于行为分析的未知病毒检测方法需要运行可执行程序,无法检测出以静态形式存在计算机中的滴管等病毒的问题,提出了一种基于Win32 API相关行为检测PE未知病毒的方法。首先解析PE文件提取其调用的敏感Win32 API函数,然后将这些API函数按相关的恶意行为分类并形成维数固定的特征行为向量存入数据库。采用基于判别熵最小化的特征提取法自适应的精简特征项,最后利用改进的K-最近邻算法进行分类。实验结果表明,该方法具有较高的命中率和较低的漏判率,适用于"云安全"系统中未知病毒的检测。
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