基于调用习惯的恶意代码自动化同源判定方法

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中文摘要：恶意代码同源判定对作者溯源、攻击事件责任判定、攻击场景还原等研究工作具有重要作用.目前恶意代码同源判定方法往往依赖人工分析,效率低下,为此,提出一种基于调用习惯的恶意代码自动化同源判定方法.该方法基于7类调用行为构建作者编程习惯模型,利用频繁项离群检测算法实现恶意代码同源判定.实验结果表明,该方法具有99％以上的准确率和可接受的召回率.

作者：

QIAO Yan-chen、乔延臣、YUN Xiao-chun、云晓春、ZHANG Yong-zheng、张永铮、LI Shu-hao、李书豪

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作者单位：

Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China

University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China

Institute of Information Engineering,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100093,China

中国科学院计算技术研究所,北京 100190

中国科学院大学,北京100049

中国科学院信息工程研究所,北京100093

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关键词：

网络安全恶意代码同源判定自动化模式调用习惯

主办单位：

国家计算机网络应急技术处理协调中心

会议名称：

2015中国计算机网络安全年会

会议时间：

2015-05-26

会议地点：

武汉

会议母体文献：

2015中国计算机网络安全年会论文集

页码：

132-141

出版时间：

2015