基于行为分析和特征码的恶意代码检测技术

• 作者: 刘智 张小松 李华 覃征
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 恶意代码 行为分析 特征码 虚拟机
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1127-1129
• 分类号: TP309.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.03.094

摘要

提出一种新的恶意代码检测技术,能自动检测和遏制(未知)恶意代码,并实现了原型系统.首先用支持向量机对恶意代码样本的行为构造分类器,来判断样本是否是恶意代码,同时对恶意代码提取出特征码.运行在主机的代理利用特征码识别恶意代码并阻断运行.为了精确分析程序行为,将程序放入虚拟机运行.实验结果表明,相对于朴素贝叶斯和决策树,系统误报率和漏报率均较低.同时分布式的系统架构加快了遏制速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃征	清华大学计算机科学与技术系	74	970	19.0	27.0
2	张小松	电子科技大学计算机科学与工程学院	36	272	8.0	15.0
3	刘智	电子科技大学计算机科学与工程学院	6	54	5.0	6.0