一种抗混淆的恶意代码变种识别系统

• 作者: 冯登国 杨轶 王蕊 苏璞睿
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意代码变种 动态污点分析 行为分析 混淆技术
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2322-2330
• 分类号: TP302.7
• 字数: 11200字
• 语种: 中文

摘要

恶意代码变种是当前恶意代码防范的重点和难点.混淆技术是恶意代码产生变种的主要技术,恶意代码通过混淆技术改变代码特征,在短时间内产生大量变种,躲避现有基于代码特征的恶意代码防范方法,对信息系统造成巨大威胁.本文提出一种抗混淆的恶意代码变种识别方法,采用可回溯的动态污点分析方法,配合触发条件处理引擎,对恶意代码及其变种进行细粒度地分析,挖掘其内在行为逻辑,形成可用于识别一类恶意代码的特征,并通过特征融合优化以及权值匹配等方式,提高了对恶意代码变种的识别能力,通过实验,验证了本文的识别方法对恶意代码及其混淆变种的识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯登国	中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室	243	6305	35.0	71.0
5	苏璞睿	中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室	44	734	17.0	26.0
6	王蕊	中国科学院研究生院信息安全国家重点实验室	20	150	7.0	12.0
10	杨轶	中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室	7	229	5.0	7.0