【摘 要】
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目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强,现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析C
【机 构】
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中国南方电网数字电网研究院有限公司
【基金项目】
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中国南方电网科技项目(ZBKJXM20180749)
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目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强,现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析Cuckoo沙箱记录恶意代码的行为信息和网络流量,结合Cuckoo沙箱与改进DynamoRIO系统作为虚拟环境,提取并融合恶意代码样本API调用序列及网络行为特征。在此基础上,基于双向门循环单元(BGRU)建立恶意代码检测模型,并在含有12170个恶意代码样本和5983个良性应用程序样本的数据集上对模型效果进行验证。实验结果表明,该方法能全面获得恶
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