基于特征聚类的海量恶意代码在线自动分析模型
[Abstract]:In order to solve the problems such as insufficient automatic feature extraction ability and poor time-efficiency of family decision in the traditional methods of mass malicious code analysis, the dynamic and static methods are used to study the behavior composition of a large number of samples and the rules of code fragment distribution. An online automatic analysis model of massive malicious code based on feature clustering is proposed, including the method of constructing feature space based on API behavior and code fragment, the automatic feature extraction algorithm and the nearest neighbor clustering algorithm based on LSH. The experimental results show that the model has the advantages of automatic feature extraction of large-scale samples, online data clustering and high accuracy of family decision. The prototype system designed according to the model is more practical.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;中国科学院大学;中国科学院信息工程研究所;国家计算机网络应急技术处理协调中心;安天实验室;
【基金】：国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2013AA014700) 国家科技支撑计划基金资助项目(2012BAH46B02) 中国科学院战略性科技先导专项基金资助项目(XDA06030200)~~
【分类号】：TP393.08
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