基于自相似特性的恶意代码动态分析技术

• 作者: 李鹏 王汝传
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意代码 自相似性 API序列 HURST指数
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 86-90
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3448字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5439.2012.03.017

摘要

在比较恶意代码的分析技术的基础上,将自相似特性技术引入恶意代码的动态分析中.跟踪同类型的恶意程序,采集API函数的调用序列,提取关键特征信息,得到时间调用序列,并进行归一化处理.通过重新标度权差分析算法、回归方差算法和Higuchi算法,分别计算程序的Hurst指数,匹配同种恶意程序的自相似性.将恶意程序与正常程序的API调用序列和Hurst指数进行对比实验表明,恶意程序调用API函数与正常程序存在差异,并且同一类型的恶意程序确实具有自相似性,从而能够动态检测出恶意程序.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王汝传	南京邮电大学计算机学院	671	6841	35.0	53.0
5	李鹏	南京邮电大学计算机学院	32	161	9.0	11.0