【摘 要】
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泛在网络日益受到各种各样的恶意代码攻击,已经严重威胁到各个领域的信息安全和网络安全。为了分析不同种类恶意代码之间的异同性,通过搭建Cuckoo沙箱平台模拟恶意代码运行环
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602489);“十三五”国家密码发展基金密码理论研究课题(MMJJ20180108)
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泛在网络日益受到各种各样的恶意代码攻击,已经严重威胁到各个领域的信息安全和网络安全。为了分析不同种类恶意代码之间的异同性,通过搭建Cuckoo沙箱平台模拟恶意代码运行环境研究其聚类情况,以此来获得恶意样本模拟运行的行为分析报告;在特征提取上为了全面覆盖恶意代码的主要行为,结合了动态行为特征和内存特征;之后利用t-SNE机器学习算法来对特征属性实现非线性降维;最后对传统的DBSCAN算法进行改进,将改进后的算法HDBSCAN结合恶意代码的行为特征来完成恶意代码的聚类。实验结果表明,相比于经典聚类算法,改进后
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