基于特征行为分析的木马病毒检测技术的研究

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基于木马病毒行为特性,提出基于数据挖掘的相似度技术的主动木马病毒检测及预防算法,从规则化、行为过滤及自学习3个方面保证算法的完备性和有效性。首先,依据木马病毒特征码及特征行为,进行特征的规则化,建立初始木马病毒规则库。其次,建立进程行为特征捕捉及分析过程,采用聚类分析方法,完成行为特征规则化。最后,通过对比规则库及相似度主动对比法,完成对可疑进程的分析对比,确定可疑进程性质。分析及实验表明该算法具有自主学习及主动防御特征。很好地平衡了静态测试技术和动态测试技术的优缺点。
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