【摘 要】
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恶意代码同源性判定对攻击事件溯源、应急响应方案处置以及事件发展趋势预测有重要作用。目前,恶意代码同源性判定以人工分析为主,效率较低,对安全事件的爆发无法快速响应。
【机 构】
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State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing; Georg-August-Universit
【出 处】
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Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
【基金项目】
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Project supported by the National Natural Science Foundation of China(Nos.61472447 and 61802435)
论文部分内容阅读
恶意代码同源性判定对攻击事件溯源、应急响应方案处置以及事件发展趋势预测有重要作用。目前,恶意代码同源性判定以人工分析为主,效率较低,对安全事件的爆发无法快速响应。因此,提出一种新的从基因视角分析的恶意代码同源性判定方法。恶意代码基因由表示家族同源性的子图组成。通过筛选关键应用程序接口和利用社团划分算法,从函数依赖图中提取关键子图作为恶意代码基因。然后,设计一种频繁子图挖掘算法发现恶意代码家族的共有基因,并对基因编码。最后,利用家族共有基因指导恶意代码同源性判定。对公开数据集的分类和实验结果表明,分类准确率达97%,且效率较高。
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