Malicious VBScript detection algorithm based on data-mining techniques

机译：基于数据挖掘技术的恶意VBScript检测算法

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Malware attacks are amongst the most common security threats. Not only malware incidents are rapidly increasing, but also the attack methodologies are getting more complicated. Moreover malware writers expand in using different platforms and languages. This raises the need for new detection methods which support more reliable, low resource consuming and fast solutions. In this paper, a new algorithm has been proposed based on machine learning techniques and static analysis features to detect malicious scripts specifically for VBScript files. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve 97% detection ratio.

机译：恶意软件攻击是最常见的安全威胁之一。不仅恶意软件事件迅速增加，而且攻击方法也越来越复杂。此外，恶意软件编写者会扩展使用不同的平台和语言。这就需要新的检测方法，以支持更可靠，资源消耗少和快速的解决方案。本文提出了一种基于机器学习技术和静态分析功能的新算法，用于检测专门针对VBScript文件的恶意脚本。实验结果表明，该算法可以达到97％的检测率。

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来源
《2017 Intl Conf on Advanced Control Circuits Systems amp; 2017 Intl Conf on New Paradigms in Electronics amp; Information Technology》|2017年|112-116|共5页
会议地点 Alexandria(EG)
作者
Doaa Wael; Ahmed Shosha; Samir G. Sayed;
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作者单位

Nile University, Computer Emergency Readiness Team, Cairo, Egypt;

Nile University, Cairo, Egypt;

Electronics, Communications and Computer Department, Helwan University, Cairo, Egypt;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Malware; Support vector machines; Feature extraction; Machine learning algorithms; Microsoft Windows; Tools; Logistics;

机译：恶意软件;支持向量机;特征提取;机器学习算法; Microsoft Windows;工具;物流;;

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