【摘 要】
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为了解决特征码匹配技术对于未知或多态shellcode检测效率较低的问题,提出一种基于人工免疫系统的shellcode检测算法AIS-SDA.提取shellcode的静态和动态特征,通过反汇编获得
【机 构】
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中国人民公安大学网络空间安全与法治协同创新中心; 中国人民公安大学信息技术与网络安全学院; 中国移动通信有限公司研究院;
【基金项目】
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2017年国家重点研发计划项目(2017YFB0802804)资助;国家自然科学基金项目(61602489)资助;赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20160405)资助
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为了解决特征码匹配技术对于未知或多态shellcode检测效率较低的问题,提出一种基于人工免疫系统的shellcode检测算法AIS-SDA.提取shellcode的静态和动态特征,通过反汇编获得汇编指令序列,通过模拟执行获得API函数调用序列,基于n-gram模型编码生成抗原.利用超椭球对免疫检测器编码提高非我空间覆盖率,检测器经历阴性选择算法的免疫耐受后成熟.对成熟检测器克隆和遗传变异,运用超椭球改变朝向、迁移中心和伸缩半轴等手段实现检测器的优化,生成更加优秀的抗体后代.最后,对收集的shellcode样本进行实验验证,结果表明,该方法对非编码和多态shellcode均具有较高的检测准确率.
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