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Malware detection: program run length against detection rate

机译：恶意软件检测：程序运行长度与检测率的关系

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摘要

N-gram analysis is an approach that investigates the structure of a program using bytes, characters or text strings. This research uses dynamic analysis to investigate malware detection using a classification approach based on N-gram analysis. A key issue with dynamic analysis is the length of time a program has to be run to ensure a correct classification. The motivation for this research is to find the optimum subset of operational codes (opcodes) that make the best indicators of malware and to determine how long a program has to be monitored to ensure an accurate support vector machine (SVM) classification of benign and malicious software. The experiments within this study represent programs as opcode density histograms gained through dynamic analysis for different program run periods. A SVM is used as the program classifier to determine the ability of different program run lengths to correctly determine the presence of malicious software. The findings show that malware can be detected with different program run lengths using a small number of opcodes.
机译：N-gram分析是一种使用字节，字符或文本字符串调查程序结构的方法。这项研究使用动态分析，使用基于N-gram分析的分类方法调查恶意软件检测。动态分析的关键问题是必须运行程序以确保正确分类的时间长度。这项研究的动机是找到可以最佳地表明恶意软件指标的最佳操作代码（操作码）子集，并确定必须监视程序多长时间，以确保对良性和恶意软件进行准确的支持向量机（SVM）分类软件。本研究中的实验将程序表示为通过对不同程序运行时间进行动态分析而获得的操作码密度直方图。 SVM用作程序分类器，以确定不同程序运行长度的能力，以正确确定恶意软件的存在。调查结果表明，可以使用少量操作码以不同的程序运行长度检测恶意软件。

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  • 来源
    《Software, IET》 |2014年第1期|42-51|共10页
  • 作者

    Okane P.; Sezer S.; McLaughlin K.; Im E.G.;

  • 作者单位

    Centre for Secure Information Technologies, Queen??s University Belfast, Northern Ireland, UK|c|;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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