子图相似性的恶意程序检测方法

汪洁; 王长青

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子图相似性的恶意程序检测方法

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动态行为分析是一种常见的恶意程序分析方法,常用图来表示恶意程序系统调用或资源依赖等,通过图挖掘算法找出已知恶意程序样本中公共的恶意特征子图,并通过这些特征子图对恶意程序进行检测.然而这些方法往往依赖于图匹配算法,且图匹配不可避免计算慢,同时,算法中还忽视了子图之间的关系,而考虑子图间的关系有助于提高模型检测效果.为了解决这两个问题,提出了一种基于子图相似性恶意程序检测方法,即DMBSS.该方法使用数据流图来表示恶意程序运行时的系统行为或事件,再从数据流图中提取出恶意行为特征子图,并使用“逆拓扑标识”算法将特征子图表示成字符串,字符串蕴含了子图的结构信息,使用字符串替代图的匹配.然后,通过神经网络来计算子图间的相似性即将子图结构表示成高维向量,使得相似子图在向量空间的距离也较近最后,使用子图向量构建恶意程序的相似性函数,并在此基础上,结合SVM分类器对恶意程序进行检测.实验结果显示,与其他方法相比,DMBSS在检测恶意程序时速度较快,且准确率较高.

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来源
《软件学报》 |2020年第11期|3436-3447|共12页
作者
汪洁; 王长青;
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作者单位

中南大学计算机学院湖南长沙410083;

中南大学计算机学院湖南长沙410083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
恶意程序检测; 神经网络; 子图分布式表示; 图相似函数;

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