【摘 要】
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针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,石河子大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室;教育部高校创新团队项目(IRT201206);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120009110007,20120009120010);教育部留学回国人员科研启动基金项目(K14C300020)资助;博士点基金;中央高校基本科研业务费专项资金(2015JBM025)
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针对混淆恶意JavaScript代码很难被检测以及很难被反混淆的问题,深入分析了混淆JavaScript代码的外部静态行为特征和内部动态运行特征.提出一种检测混淆与反混淆方法,设计并实现了一个原型系统.系统通过静态分析检测混淆,通过动态分析进行反混淆.静态分析只使用正常行为数据进行训练,采用主成分分析(PCA)、单分类支持向量机(One Class SVM)和最近邻(K-NN)算法检测混淆.动态分析分为两个步骤:首先遍历混淆代码抽象语法树(Abstract Syntax Tree)的节点;其次根据节点类型跟踪并分析节点上的相关变量,利用相关的变量终值进行反混淆.从真实环境中收集了总数为80 574条JavaScript正常与混淆恶意代码用于测试.大量的实验结果表明,在选用主成分分析算法时,在误报率为0.1%时,系统对混淆恶意JavaScript代码的检测率能达到99.90%.与此同时,文中提出的反混淆方法对超过80%的混淆代码能进行有效反混淆.
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