基于API函数及其参数相结合的恶意软件行为检测

• 作者: 王于波 赵东艳 赵保华 金文德 韩兰胜 高昆仑
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 恶意软件检测 基于行为检测 API调用名 输入参数 信息增益值
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3407-3410,3425
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.11.052

摘要

提出了一个较灵活、可扩展的方法,它是基于更细致的运行特征:API函数调用名、API函数的输入参数及两种特征的结合.抽取以上三类特征,借助信息论中的熵,定义了恶意代码信息增益值的概念,并计算相应的API及其参数在区分恶意软件和良性软件时的信息增益值,进而选择识别率高的特征以减少特征的数目从而减少分析时间.实验表明,少量的特征选取和较高的识别率使得基于API函数与参数相结合的检测方法明显优于当前主流的基于API序列的识别算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高昆仑	中国电力科学研究院信息工程研究所	9	304	6.0	9.0
2	赵保华	中国电力科学研究院信息工程研究所	6	119	4.0	6.0
3	赵东艳		2	29	2.0	2.0
4	韩兰胜	华中科技大学计算机学院信息安全研究所	39	289	8.0	15.0
5	金文德		8	96	5.0	8.0
6	王于波		1	26	1.0	1.0