【摘 要】
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现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析.然而新型恶意代码大量涌现,其出现之初,样本数量有限,现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种.在数据流依赖网络中
【机 构】
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智能网络与网络安全教育部重点实验室（西安交通大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175039,61221063,61375040);陕西省国际合作重点项目(2013KW11);中央高校基本科研业务费专项资金(2012jdhz08)~~
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现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析.然而新型恶意代码大量涌现,其出现之初,样本数量有限,现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种.在数据流依赖网络中分析进程访问行为异常度与相似度,引入了恶意代码检测估计风险,并提出一种通过最小化估计风险实现主动学习的恶意代码检测方法.该方法只需要很少比例的训练样本即可实现准确的恶意代码检测,比现有方法更适用于新型恶意代码检测.通过对真实的8 340个正常进程和7 257个恶意代码进程的实验分析,与传统基于统计分类器的检测方法相比,该方法明显地提升了恶意代码
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