【摘 要】
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相比于其他恶意代码,木马具有明显的目的性、针对性及系统协作性,它更像是一款应用程序,传统的识别技术对其无能为力.从一般木马行为特点出发,采用格、布尔代数模型归纳可疑
【机 构】
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华中科技大学计算机学院信息安全实验室,武汉,430074Department of Mathematics and Statistics, University of Calgary, Alberta
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相比于其他恶意代码,木马具有明显的目的性、针对性及系统协作性,它更像是一款应用程序,传统的识别技术对其无能为力.从一般木马行为特点出发,采用格、布尔代数模型归纳可疑程序的动作点,将木马的行为点对应为代数系统中的元素,依据格、布尔代数的偏序关系量化出木马行为的危险级,由此为木马行为识别找到了系统量化的理论,给出了形式概念格建模的算法以及与布尔代数模型间的转换算法.最后给出基于模型判别的应用实例,并进行了部分样本验证,从而为木马行为监测和判别提供理论支持和具体实施方法.
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