基于行为的恶意程序检测

• 作者: 胡永涛 郑宁 郭艳华 陈亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意程序 恶意行为 Win32 API调用
• 年，卷（期）: 2009,（17）
• 所属期刊栏目: 研发、设计、测试
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TP309.5
• 字数: 3726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.17.020

摘要

提出了一个基于35维特征向量的恶意程序检测方法.特征向量的每一维用于表示一种恶意行为事件,每一事件由相应的Win32 API调用及其参数表示.实现了一个自动化行为追踪系(Argus)用于行为特征的提取.实验数据集从8 223个恶意可执行程序和2 821个正常可执行程序中获取,并依据程序发生事件数的不同设立事件阅值,建立不同的训练集,分别用于训练贝叶斯分类器.实验表明,当事件阈值为3时,分类器达到最佳检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑宁	杭州电子科技大学计算机与软件学院	33	277	9.0	16.0
2	陈亮	杭州电子科技大学计算机与软件学院	7	35	4.0	5.0
3	郭艳华	杭州电子科技大学计算机与软件学院	5	72	4.0	5.0