基于动态行为指纹的恶意代码同源性分析

• 作者: 刘亮 方勇 郑荣锋
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意代码 同源性 动态行为 指纹特征
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 793-798
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4798字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2016.07.016

摘要

针对恶意代码在网络空间中呈爆发式增长,但多数是已有代码变种的情况.通过研究恶意代码行为特征,提出一套新的判别恶意代码同源性的方法.从恶意代码行为入手,提取恶意代码行为指纹,通过指纹匹配算法来分析恶意样本是否是已知样本的变种.经研究分析,最终筛选3种特征来描绘恶意软件的动态行为指纹:一是字符串的命名特征;二是注册表的变化特征;三是围绕关键API函数的调用顺序的特征.通过指纹匹配算法计算不同恶意代码之间的相似性度量,进行同源性分析.实验结果表明,该方法能够有效地对不同恶意代码及其变种进行同源性分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方勇	四川大学电子信息学院	173	1188	18.0	25.0
2	刘亮	四川大学电子信息学院	70	239	9.0	11.0
3	郑荣锋	四川大学电子信息学院	10	15	2.0	3.0